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林耐的生平和科学成就
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作者 刘学礼 赵云峰 《生物学教学》 1984年第2期38-40,21,共4页
在生物学发展史上,林耐是一位具有划时代贡献的科学家,正如恩格斯在《自然辩证法》中指出的:“植物学和动物学由于林耐而达到了一种近似的完成。”林耐的科学成就是反映近代自然科学巨大进步的重要方面。
关键词 林耐 近代自然科学 《自然辩证法》 植物花 生物分类 乌普萨拉大学 生物命名 贫穷潦倒 学生时代 生物学史
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古生物是怎样被命名的?
2
作者 王原 《大自然》 2004年第4期61-64,共4页
关键词 中文译名 命名法规 生物命名 中国科学院古脊椎动物与古人类研究所 霸王龙 模式标本 双名法 种本名 分类位置 张福成
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品读雁城
3
作者 成新平 《中国绿色画报》 2009年第6期56-57,共2页
莲城、鹏城、花城……在我国一些城市中,以生物命名的为数不少,但以雁命名的唯有衡阳。南岳衡山延绵八百里,其七十二峰的首峰回雁峰座落衡阳城中,俗称"南岳第一峰",相传北雁南飞,至此歇翅停回。
关键词 北雁南飞 南岳衡山 生物命名 七十二峰 回雁峰 八百里 首峰 北宋诗 花城 诗云
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林奈分类法的最后防线?
4
作者 Elizabeth Pennisi +1 位作者 司宏俊 《安徽林业科技》 2001年第4期46-48,共3页
关键词 林奈分类法 防线 森林分类 生物命名
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文昌鱼名称趣闻
5
作者 蔡明章 《生物学教学》 1985年第3期37-37,33,共2页
我国夏门、青岛、烟台的海滨沙滩中,生活着一种体长寸余、体色半透明、两端尖细、形似小鱼的动物,这就是举世闻名的“活化石”——文昌鱼。文昌鱼是具有五亿年历史的古老动物,但在西方动物学鼻祖亚里斯多德的著作中,尚未有其大名。文昌... 我国夏门、青岛、烟台的海滨沙滩中,生活着一种体长寸余、体色半透明、两端尖细、形似小鱼的动物,这就是举世闻名的“活化石”——文昌鱼。文昌鱼是具有五亿年历史的古老动物,但在西方动物学鼻祖亚里斯多德的著作中,尚未有其大名。文昌鱼这类动物在科学上的记录,最早见于1774年,德国动物学家巴拉斯(P.S.Pallas)从其朋友处得到一尾采自英国Cornwall(英格兰的一个州)的文昌鱼浸制标本。当时他误认之为软体动物中的一种蛞蝓。 展开更多
关键词 PALLAS 体色 巴拉斯 低等脊椎动物 刘五店 鳄鱼屿 属名 厦门文昌鱼 生物命名 驱鳄
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被误解的动物的“俗名”
6
作者 李智宇 《课堂内外(科学少年)》 2020年第10期18-19,共2页
在两个半世纪之前,卡尔·林奈创造性地设计了一套以拉丁文为基础的"动植物双名法"系统,而随着生物学研究范围的扩展,真菌、细菌和病毒学家也加入了"双名法"为生物命名的队伍,让这种古老的欧洲通用文字体系迎来... 在两个半世纪之前,卡尔·林奈创造性地设计了一套以拉丁文为基础的"动植物双名法"系统,而随着生物学研究范围的扩展,真菌、细菌和病毒学家也加入了"双名法"为生物命名的队伍,让这种古老的欧洲通用文字体系迎来了"第二春"。不过,在多数外行人眼里,林奈的做法似乎有些"多此一举"。大多数常见动物可是早就有了自己的名字了,为什么还要取一个大伙儿别说看懂、就连念出来都费劲儿的双截拉丁名字? 展开更多
关键词 双名法 林奈 文字体系 外行人 第二春 多此一举 生物命名 细菌和病毒
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基于条件随机域的生物命名实体识别 被引量:17
7
作者 彭春艳 张晖 +1 位作者 包玲玉 陈昌平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期197-199,共3页
提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效... 提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效果,提高了系统的识别效率。 展开更多
关键词 生物命名实体识别 条件随机域 隐马尔科夫模型
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生物医学文本中命名实体识别研究 被引量:6
8
作者 张向喆 王明辉 +2 位作者 赵洪波 王起山 潘玉春 《上海交通大学学报(农业科学版)》 2010年第2期132-139,共8页
生物命名实体识别是对生物医学文本进行信息处理的关键技术。准确的生物命名实体识别工具是对文本进行后续工作如信息提取或文本分类等的先决条件。经过多年的研究,生命科学领域生物命名实体识别取得了一定的进展。本文总结了生物命名... 生物命名实体识别是对生物医学文本进行信息处理的关键技术。准确的生物命名实体识别工具是对文本进行后续工作如信息提取或文本分类等的先决条件。经过多年的研究,生命科学领域生物命名实体识别取得了一定的进展。本文总结了生物命名实体的特征,分析了基于不同方法的生物命名实体识别系统,及生物命名实体识别方法在提取蛋白质互作等方面的丰富应用,并展望了未来的发展趋势。 展开更多
关键词 生物信息学 生物命名实体识别 生物医学文献
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ICNP与SeqCode:组学时代原核生物命名面临的机遇与挑战
9
作者 张道锋 焦建宇 李文均 《微生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2151-2171,共21页
自1936年细菌学家Buchanan负责起草专门的细菌命名法规以来,国际原核生物命名法规(International Code of Nomenclature of Prokaryotes,ICNP)在不断发展和完善过程中,积极促进了原核生物分类学及相关学科的发展。随着组学技术在原核生... 自1936年细菌学家Buchanan负责起草专门的细菌命名法规以来,国际原核生物命名法规(International Code of Nomenclature of Prokaryotes,ICNP)在不断发展和完善过程中,积极促进了原核生物分类学及相关学科的发展。随着组学技术在原核生物多样性研究中的应用,越来越多未培养的细菌和古菌新类群被发现,却因为ICNP要求活的生物材料作为命名模式(nomenclatural type),而无法获得生效名称(validly published name)。2022年,原核生物命名法规从序列数据描述原核生物命名法(Code of Nomenclature of Prokaryotes Described from Sequence Data,SeqCode)正式发布,以补充ICNP在未培养微生物类群命名方面的不足。SeqCode不希望和ICNP产生较大分歧,并尽可能保留在将来和ICNP合并的可能性。然而,作为两种独立运行的命名法规,尚不明确SeqCode和ICNP并存会对学术界产生怎样的影响。本文系统介绍了ICNP和SeqCode各自的发展历程和主要内容,分析了二者的优势和局限性,并呼吁微生物学相关领域的学者共同关注原核生物命名法规并应用于实践,以期构建更加合理、有效的原核生物名称系统。 展开更多
关键词 从序列数据描述原核生物命名法(SeqCode) 国际原核生物命名法规(ICNP) 命名模式 未培养原核生物 分类学
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化学名词在中国的产生和由来 被引量:4
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作者 张永忠 《化学教育》 CAS 北大核心 2012年第2期76-78,共3页
化学名词在中国的产生和由来具有深厚的传统文化背景。在化学命名法、化学造字、用字和化学概念等方面,采用训诂、考释等传统文化的方法,可以在化学教学中弘扬传统文化,同时加深化学内容的理解和增加教学的趣味性。
关键词 化学名词 化学造字 烃的衍生物命名 训诂 汉学 化学概念
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Is the PhyloCode better than Linnaean system?—— New development and debate on biologi-cal nomenclatural issues 被引量:2
11
作者 GAO Keqin & SUN Yuanlin School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China 《Chinese Science Bulletin》 SCIE EI CAS 2003年第3期308-312,共5页
The Linnaean system provides ultimate means governing biological nomenclature and classification. With series of modification, this system has admirably served bio-logical sciences for some 250 years. The new PhyloCod... The Linnaean system provides ultimate means governing biological nomenclature and classification. With series of modification, this system has admirably served bio-logical sciences for some 250 years. The new PhyloCode, however, advocates the phylogenetic nomenclature that radically alternates the current nomenclatural rules. The new proposals upset many systematic biologists and have provoked hot debate on nomenclatural issues. Binomial no-menclature and hierarchical classification are the key com-ponents of the Linnaean system. Proposed abandonment of these in the PhyloCode is widely criticized for it would not help to promote systematics but create chaos. It is not the Linnaean system but the phylogenetic nomenclature that should be abandoned. 展开更多
关键词 生物分类 生物命名 林奈系统 系统代码法 特点
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谱系法规与林奈系统之优劣浅评:有关生物学命名问题的新进展和争论 被引量:2
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作者 高克勤 孙元林 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第22期1756-1759,共4页
林奈系统提供了指导生物命名和分类的基本手段.经过一系列的修正和改进,林奈系统已经成功地为生物学研究服务了近250年.然而,新出台的谱系法规宣称要完全取代现行的命名规则.这一动议遭到了许多系统分类学者的反对,并引发了关于命名法... 林奈系统提供了指导生物命名和分类的基本手段.经过一系列的修正和改进,林奈系统已经成功地为生物学研究服务了近250年.然而,新出台的谱系法规宣称要完全取代现行的命名规则.这一动议遭到了许多系统分类学者的反对,并引发了关于命名法的激烈争论.双名法和等级分类是林奈系统的核心组成部分.谱系法规关于废除双名法和等级分类的建议受到了广泛的批评,因为这一建议无助于促进系统分类学的发展而只能造成混乱.实际上应该被摒弃的不是林奈系统,而是谱系法规. 展开更多
关键词 系统分类学 生物命名 林奈系统 谱系法规 生物分类
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基于生物医学文献的蛋白质关系发现
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作者 彭春艳 张晖 +1 位作者 包玲玉 陈昌平 《电脑知识与技术》 2008年第12期1719-1720,共2页
实验提出了一种基于词频统计的蛋白质关系知识发现方法,该方法首先通过生物命名实体识别技术识别出蛋白质实体,然后统计共出现频率,形成候选实体对,从而发现最有可能的实体关联。
关键词 知识发现 生物命名实体识别 实体关联
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地球上的物种有多丰富
14
作者 爱德华·威尔逊 《北方人》 2016年第4期45-45,共1页
一直以来,如何弄清地球上的生物种类总量和它们的全部特性,是现代生物学面临的一大难题。早在250年前,瑞典博物学家卡尔·林奈就将"双名法"(依照对生物种类的命名规则给生物命名的形式,每个物种的名字由两部分构成:属名... 一直以来,如何弄清地球上的生物种类总量和它们的全部特性,是现代生物学面临的一大难题。早在250年前,瑞典博物学家卡尔·林奈就将"双名法"(依照对生物种类的命名规则给生物命名的形式,每个物种的名字由两部分构成:属名和种加词)引入生物学,并且确立了鉴定所有生物物种的宏伟目标。但实际上,直到两个多世纪后的今天。 展开更多
关键词 生物种类 生物命名 种加词 林奈 双名法 博物学家 属名 现代生物 生物多样性 命名规则
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基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物医学命名实体识别 被引量:121
15
作者 李丽双 郭元凯 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期116-122,共7页
命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤。近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现出了很好的性能。然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大。因此,... 命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤。近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现出了很好的性能。然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大。因此,如何在不依赖人工特征的情况下获得较好的生物医学命名实体识别性能是有待解决的问题。该文提出一种基于CNN-BLSTM-CRF的神经网络模型。首先利用卷积神经网络(CNN)训练出单词的具有形态特征的字符级向量,并从大规模背景语料训练中得到具有语义特征信息的词向量,然后将二者进行组合作为输入,再构建适合生物医学命名实体识别的BLSTM-CRF深层神经网络模型。实验结果表明,不依赖任何人工特征,该文方法在BiocreativeⅡGM和JNLPBA2004生物医学语料上都达到了目前最好的结果,F-值分别为89.09%和74.40%。 展开更多
关键词 生物医学命名实体识别 LSTM CNN
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基于深层条件随机场的生物医学命名实体识别 被引量:18
16
作者 孙晓 孙重远 任福继 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期997-1008,共12页
生物医学命名实体识别是从生物医学文献中获取关键知识的基础与关键任务.文中提出基于深层条件随机场的生物医学命名实体识别方法,构建多层结构的深层条件随机场模型,在不同层次的特征上结合增量式学习策略,选择最优特征集.最后通过基... 生物医学命名实体识别是从生物医学文献中获取关键知识的基础与关键任务.文中提出基于深层条件随机场的生物医学命名实体识别方法,构建多层结构的深层条件随机场模型,在不同层次的特征上结合增量式学习策略,选择最优特征集.最后通过基于〈全名,缩写〉对和基于领域信息的错误纠正算法,进一步修正识别结果.在生物医学命名实体评测语料JNLPBA上的实验验证文中方法的有效性. 展开更多
关键词 生物医学命名实体识别 深层条件随机场 增量式学习 错误纠正算法
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基于HMM的生物医学命名实体的识别与分类 被引量:10
17
作者 陈锦 常致全 许军 《计算机时代》 2006年第10期40-42,共3页
为了解决从MEDLINE摘要里抽取出生物医学命名实体并加以归类,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的信息抽取方法。结合若干单词特征,用语料库GENIAcorpus3.02训练和测试后,系统的F值达到62.6。
关键词 信息抽取 生物医学命名实体 隐马尔可夫模型 单词特征
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基于字符级特征自适应的生物医学命名实体识别 被引量:3
18
作者 于祥钦 王香 +1 位作者 李智强 徐贤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期1876-1883,共8页
生物医学领域新增实体数量和类型迅速增加,在预训练词表容量有限的情况下,字符嵌入可以在一定程度上解决未登录词问题,单一的字符级特征提取器所提取字符嵌入的潜在表征有一定局限性.针对此问题,提出一种字符级特征自适应融合的生物医... 生物医学领域新增实体数量和类型迅速增加,在预训练词表容量有限的情况下,字符嵌入可以在一定程度上解决未登录词问题,单一的字符级特征提取器所提取字符嵌入的潜在表征有一定局限性.针对此问题,提出一种字符级特征自适应融合的生物医学命名实体模型.首先利用卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取文本的字符向量,训练过程中动态计算文本单词两种字符向量的权重并进行拼接,使得模型在字符粒度上更加充分的利用信息,并加入词性信息和组块分析作为额外特征;将词向量、字符级特征和额外特征拼接后输入到BiLSTM-CRF神经网络模型进行训练.结果表明,所提模型在NCBI-disease和BiocreativeⅡGM语料库上平均F1值达到87.14%和81.04%,有效的提升了生物医学命名实体识别的效果. 展开更多
关键词 生物医学命名实体识别 双向长短期记忆网络 卷积神经网络 字符级特征 自适应
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结合CRF的边界组合生物医学命名实体识别 被引量:7
19
作者 扈应 陈艳平 +1 位作者 黄瑞章 秦永彬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2025-2031,共7页
许多的生物医学命名实体识别(Bio-NER)工作都集中于提取扁平化的实体,而忽略了嵌套实体和不连续实体。此外,大多数生物医学命名实体都未遵循统一的命名法,具有许多典型的领域特征,但其使用效率较低。为此提出一种结合CRF的边界组合命名... 许多的生物医学命名实体识别(Bio-NER)工作都集中于提取扁平化的实体,而忽略了嵌套实体和不连续实体。此外,大多数生物医学命名实体都未遵循统一的命名法,具有许多典型的领域特征,但其使用效率较低。为此提出一种结合CRF的边界组合命名实体识别方法,有效地利用了生物医学实体特征。该方法包括边界检测、边界组合和实体筛选三个步骤。首先使用神经网络模型和基于特征的CRF模型识别实体开始和结束边界,然后经过边界组合产生候选实体,最后使用多输入的卷积神经网络模型对候选实体进行筛选并分类。实验表明,该方法能够有效地识别生物医学文献中的嵌套和不连续实体,在GENIA数据集上达到81.89%的F值。 展开更多
关键词 生物医学命名实体识别 深度学习 条件随机场 信息抽取
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基于词义增强的生物医学命名实体识别方法
20
作者 陈梦萱 陈艳平 +2 位作者 扈应 黄瑞章 秦永彬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期305-312,共8页
生物医学命名实体识别(BioNER)是生物医学文本挖掘的核心任务之一,能够为下游任务提供有力支撑。与通用领域相比,生物医学数据中存在更多的未登录词,现有BioNER方法通常将未登录词拆分为语素进行表示学习,这种方法缓解了未登录词表示信... 生物医学命名实体识别(BioNER)是生物医学文本挖掘的核心任务之一,能够为下游任务提供有力支撑。与通用领域相比,生物医学数据中存在更多的未登录词,现有BioNER方法通常将未登录词拆分为语素进行表示学习,这种方法缓解了未登录词表示信息不足的问题,但是破坏了单词的内部信息,对语素进行标签预测时容易出现标签不一致和跨实体标签问题。此外,将单词分割为语素导致句子长度变长,加重了训练中存在的梯度消失问题。提出一种通过BiLSTM-Biaffine结构进行词义增强的BioNER方法。通过BioBERT预训练模型获取语素表示信息,使用BiLSTM-Biaffine进行词义增强,在单词层面利用BiLSTM分别获取语素的前向和后向序列信息,采用Biaffine注意力机制增强其关联信息并重新融合为单词表示,最后通过BiLSTM-CRF模型获取输入句子的标签序列。实验结果表明,在数据集BC2GM、NCBI-Disease、BC5CDR-chem和JNLPBA上,该方法的F1值分别达到84.94%、89.07%、92.14%和74.57%,与主流序列标注模型MTM-CW、MT-BioNER等相比平均分别提高了2.99、1.84、3.09和1.03个百分点,验证了所提方法在BioNER任务中的有效性。 展开更多
关键词 生物医学命名实体识别 语素 词义增强 双向长短期记忆网络 注意力机制
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