一、美國seer數(shù)據(jù)庫怎么用

SEER數(shù)據(jù)庫是臨床常用的公共數(shù)據(jù)庫，它收錄了大量的臨床回顧性研究資料，數(shù)據(jù)獲取方便并且公開免費，因而深受科研工作者的喜愛。里面包括各式各樣的腫瘤類型，如肺癌、乳腺癌、胃癌、結直腸癌、前列腺癌等等。

數(shù)據(jù)庫的使用權限

1.進入官網(wǎng)，【SEER Data&Software】<【How to Request Data Access】

2.點擊【Continue to Request Form】

3.機構賬戶點擊左邊，非機構賬戶填寫好郵箱后點擊右邊（我們主要介紹非機構賬戶的申請方法）。

4.信息填寫好后點擊【Sumbit】，之后 SEER 會發(fā)一封郵件到你注冊的郵箱，點擊鏈接。

5.信息填寫好后點擊【Sumbit】，之后 SEER 會發(fā)封郵件到你注冊的郵箱，點擊鏈接下載SEER*Stat。

6.點擊鏈接，信息填寫好后點擊【Request Download】，之后 SEER會發(fā)3封郵件到你注冊的郵箱，分別是SEER*Stat下載地址，還有軟件登錄的賬戶密碼。

軟件常用功能介紹

使用前，記得先登錄，賬號密碼就是前面申請的。點擊紅框指示的表格按鈕，也就是【case listing session】，此時需要輸入賬號密碼。里面顯示了每個腫瘤患者的個人信息（如性別、年齡、TNM 分期等），常規(guī)發(fā)表 SEER 數(shù)據(jù)庫相關的文章，都是用這部分的數(shù)據(jù)。

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二、信息抽取是什么

信息抽取（infromation extraction）信息抽取是一種自動化地從半結構化和無結構數(shù)據(jù)中抽取實體、關系以及實體屬性等結構化信息的技術。關鍵技術包括：實體抽取、關系抽取和屬性抽取。

1、實體抽取，也稱為命名實體識別（named entity recognition，NER），是指從文本數(shù)據(jù)集中自動識別出命名實體。

當前主流技術為面向開放域（open domain）的實體抽取。

2、關系抽取，為了得到語義信息，從相關語料中提取出實體之間的關聯(lián)關系，通過關系將實體聯(lián)系起來，才能夠形成網(wǎng)狀的知識結構。其技術研究已經(jīng)從早期的“人工構造語法和語義規(guī)則”（模式匹配），“統(tǒng)計機器學習”發(fā)展到“面向開放域的信息抽取方法”與“面向封閉領域的方法”相結合。

3、屬性抽取，目標是從不同信息源中采集特定實體的屬性信息，如針對某個公眾人物，可以從網(wǎng)絡公開信息中得到其昵稱、生日、國籍、教育背景等信息。采用數(shù)據(jù)挖掘的方法直接從文本中挖掘實體屬性和屬性值之間的關系模式，據(jù)此實現(xiàn)對屬性名和屬性值在文本中的定位。