— A Course for Graduates and Junior/Senior Undergraduates (本硕贯通课程-叁年。）
（从2021年起，面向生物信息本科专业的《自然语言处理与知识发现》与面向全校研究生共选的《生物文本挖掘和知识发现概论》连通为本硕贯通课程。今年选课的同学为本科生44名，以生物信息20级大三年级同学为主。）
Apply the NLP ideas in Biomedicine Texts
欢迎选课
Welcome to the course: “BioNLP and Knowledge Discovery”
这门课程源于2016年起开设的研究生《生物文本挖掘与知识发现概论》，每年春季授课。2020年对生物信息专业本科生增开。2021年起，作为本硕贯通课程开设。课程大纲和课程相关资源请在本页获取。
我为什么要选（不要选）这门课程？
学生评语（2021年）： “老师注重启发学生思考，从不同的角度引导学生，培养学生的科研思维。由于老师非常负责对学生要求很高，期望也很高，对学生较为严厉，缺少对学生的鼓励，学生课业压力较大。”
学生评语（2021年）：“老师讲的很好，让我了解到一些以前接触较少得东西，十分有用，但是对于我这样代码基础较弱的来说还是有一定的挑战性。”
学生评语（2022年）：“课程节奏紧张，任务较难，但老师讲解十分耐心，积极回应积极帮助同学们的各种疑问。”
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一、日程安排
| 日期 | 内容 |
| 14, Feb | ▩ Ch0.《课程概论》 ▩ Ch1.《生物医药自然语言处理BioNLP的基本问题》 |
| 21, Feb | ▩ Ch2.《词汇计算基础》(文本材料：《作物/疾病科学文献》) ▩ 专题1：《作物/疾病文献的知识挖掘目标》 |
| 28, Feb | ▩ Ch2.《词汇计算基础》 |
| 3, Mar 实验课 | ◎ 实验任务一、《基本词汇计算》 |
| 7, Mar | ▩ Ch4. 本体和本体富集 (GO, HPO 和PTO) |
| 10, Mar 实验课 | ◎ Ch3.《NLTK文本预处理：分词、分句、词频、POS、近似词汇》 ◎ 实验任务二、《词云计算》 |
| 14, Mar | ▩ Ch5.《语法和依存关系》 |
| 17, Mar 实验课 | （课程大论文短文提交日） ◎ Quiz A：算法理论考题 ◎ 实验任务三、《本体富集分析》 ◎ 专题2：《作物/疾病文献的词汇分析》 |
| 21, Mar | ▩ Ch6.《PubMed实体识别和Shell编程》 |
| 24, Mar 实验课 | （课程大论文长文初稿提交日） ◎ Quiz B：代码考核 +《作物、疾病文献挖掘》小组汇报 ◎ 实验任务四、《PubMed文献实体识别》 |
| 28, Mar | ▩ Ch7. 《语义和嵌入计算》 |
| 4, Apr | （课程大论文长文修订稿提交日） ▩ Quiz C：《作物、疾病文献挖掘》小组汇报 ▩ 专题3：《生物文本挖掘和知识图谱》 |
| 7, Apr 实验课 | ◎ 随堂考查 ◎ 实验任务五、《Word2Vec语义嵌入》 |
二、ITC实验安排
◎ 实验一 03/03/2023 （第三周）
| 名称 | 《基本词汇计算》 |
| 时长 | 2节课 |
| 学习目的 | Linux终端操作 |
| 数据 | PubMed文献数据 |
| 实现方式 | Terminal终端 |
| 作业 | 截图上交 |
◎ 实验二 03/10/2023（第四周）
| 名称 | 《词云计算》 |
| 时长 | 2节课 |
| 学习目的 | R调包 |
| 数据 | PubMed文献数据 |
| 实现方式 | R Studio |
| 作业 | 截图上交 |
◎ 实验三 03/17/2023（第五周）
| 名称 | 《本体富集分析》 |
| 时长 | 4节课 |
| 学习目的 | 一个具体的算法的调包实现 |
| 数据 | 自动下载的数据 |
| 实现方式 | R Studio |
| 作业 | 截图上交 |
◎ 实验四 03/24/2023（第六周）
| 名称 | 《PubMed文献实体识别》 |
| 时长 | 4节课 |
| 学习目的 | Shell脚本抓取PubTator网页，对所抓取的海量文本的分析 |
| 数据 | Shell编程，API抓取 |
| 实现方式 | Terminal终端 |
| 作业 | 截图上交 |
◎ 实验五 04/07/2023（第八周）
| 名称 | 《Word2Vec语义嵌入》 |
| 时长 | 4节课 |
| 学习目的 | Python下神经网络搭建和Word2Vec嵌入计算 |
| 数据 | PubMed文献语料 |
| 实现方式 | Python |
| 作业 | 截图上交 |
三、课程大论文安排
| 名称 | 《作物/疾病文献挖掘和知识发现》 |
| 时长 | 整个学期 |
| 要求 | 自愿组队完成，每组2-3人。 |
| 数据 | 使用指定的作物/疾病科学文献。 |
| 论文格式 | 论文无特别格式要求。 |
| 提交时间 | 依时间点，逐次提交短文，长文初稿，修改稿，终稿。 |
四、课程考核
- 平时 60%
- 实验报告 20%
- 三次课堂测验 20%
- 课堂表现 20% (其中，课程大论文为可选项)
- 期末考试 40%
Course Resources and External Links
课程资源和外部链接
五、推荐文献-课前阅读
☁ 1. 【了解近十年来BioNLP领域的前沿问题】Zhao, S., Su, C., Lu, Z., & Wang, F. (2021). Recent advances in biomedical literature mining. Briefings in Bioinformatics, 22(3), bbaa057. (论文链接)
☁ 2. 【了解一个知名的生物医药专属的语料库资源】Kim, J. D., Ohta, T., & Tsujii, J. I. (2008). Corpus annotation for mining biomedical events from literature. BMC bioinformatics, 9(1), 1-25. (论文链接)
☁ 3.【了解一个本体资源与生物信息学知识发现的结合案例】Wang, S., Meng, X., Wang, Y., Liu, Y., & Xia, J. (2019). HPO-Shuffle: an associated gene prioritization strategy and its application in drug repurposing for the treatment of canine epilepsy. Bioscience reports, 39(9). (论文链接)
☁ 4. 【了解一个流行的全PubMed范围的生物医学知识标注资源】Wei, C. H., Allot, A., Leaman, R., & Lu, Z. (2019). PubTator central: automated concept annotation for biomedical full text articles. Nucleic acids research, 47(W1), W587-W593.（论文链接）
☁ 5.【了解斯坦福语法依存树结构】De Marneffe, M. C., & Manning, C. D. (2008). Stanford typed dependencies manual (pp. 338-345). Technical report, Stanford University.（文献链接）
External Links
☁ BioNLP and KD, 2022 Spring. Link
☁ BioNLP and KD, 2021 Spring. Link
☁ BioNLP and KD, 2020 Spring. Link
☁ NLP for Undergraduate Student (大数据本科NLP课程), 2022 Autumn. Link.
☁ NLP for Undergraduate Student (大数据本科NLP课程), 2020 Autumn. Link.
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