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Mit semantischem Text Mining von biologischen Netzwerken zum Börsenkurs.
BioSpektrum 18, 333-335 (2012)
Humans are unable to catch knowledge in the structured form of data - base tables but are strong in intuitive understanding by reading free text. To cope with the volume, search for alternatives to explore the biological knowledge buried in the literature is bare necessity. We have employed semantic text mining as an essential tool for the systematic exploration of publications and show that these methods can be applied in many other areas that deal with large amounts of textual information.
Impact Factor
Scopus SNIP
0.000
0.013
Anmerkungen
Besondere Publikation
Auf Hompepage verbergern
Publikationstyp
Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp
Wissenschaftlicher Artikel
Sprache
deutsch
Veröffentlichungsjahr
2012
HGF-Berichtsjahr
0
ISSN (print) / ISBN
0947-0867
e-ISSN
1868-6249
Zeitschrift
BioSpektrum
Quellenangaben
Band: 18,
Heft: 3,
Seiten: 333-335
Verlag
Springer
Begutachtungsstatus
Peer reviewed
POF Topic(s)
30505 - New Technologies for Biomedical Discoveries
Forschungsfeld(er)
Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e)
G-503700-001
Erfassungsdatum
2012-08-03