Canada Dataset

用于非结构化文本数据的LENS ai
我们创新的自然语言处理 (NLP) 解决方案专注于文本挖掘和分析，将来自文本信息源（如生物医学文献）的知识和见解与序列数据联系起来。这种集成的数据驱动模型可以实时集成和分析所有与研究相关的 PB 级结构化和非结构化数据，以加速发现。

然而，当涉及到生物医学 NLP 时，它并不像在专业文献或临床笔记上训练通用 NLP 解决方案那么简单。BioNLP 解决方案必须专门针对这一特定领域构建，并重点关注某些高级要求。


BioNLP 管道的高级要求
药物发现和开发 比利时手机数据 中的典型 NLP 流程包括预处理方法，例如标记化、词形还原等，并结合一系列 NLP 功能，例如命名实体识别 (NER)、关系提取等。尽管 BioNLP 配置可能根据目标和应用而有所不同，但一般工作流程如下。



非结构化文本数据可以采用各种格式 - 例如，以 HTML 或 pdf 文档编码的文本，甚至嵌入在图像中。BioNLP 解决方案必须能够规范不同类型的文本输入，以便它们都可以以相同的方式进行处理。


解析概念实体
这项任务本质上是找到正确的单词边界来定义句子中的概念，并确定哪些信息是相关的。这里的基本方法是将句子分成代表该句子中特定概念的单词。例如，语句“两名患者患有充血性心力衰竭”有两个不同的概念。第一个是“两名患者”——这个概念不同于“一名患者”或不确定的“患者”。同样，第二个概念是“充血性心力衰竭”，而不是“充血性关节炎”或仅仅是“心力衰竭”，这两个概念完全不同。