pubmed-landscape 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

pubmed-landscape 是一个开源项目，旨在通过可视化方式展示生物医学研究的全景。该项目基于 PubMed 数据库，使用机器学习技术对生物医学文献进行嵌入，并生成互动式的可视化结果，帮助研究人员探索和理解领域内的研究趋势和关联。

项目的核心功能

• 数据解析与嵌入：项目使用 BERT 和 TF-IDF 等技术，将 PubMed 文献的摘要转换成二维嵌入，便于可视化。
• 互动式可视化：提供了基于网页的互动式可视化工具，让用户可以直观地探索文献之间的关联。
• 数据分析：对特定主题（如新冠疫情、神经科学、机器学习等）以及作者性别、撤稿论文等进行深入分析。

项目使用了哪些框架或库？

• Python：项目主要使用 Python 进行开发，版本要求不低于 3.7。
• R：部分分析工具使用了 R 语言，版本要求不低于 4.0.0。
• Jupyter Notebook：用于代码的编写和执行，以及生成可视化结果。
• BERT、SBERT、PubMedBERT：用于文献摘要的嵌入计算。
• t-SNE、UMAP：用于降维和可视化嵌入结果。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构清晰，主要包括以下几个部分：

• scripts/：包含用于数据处理、分析和可视化的 Jupyter Notebooks 和 Python 脚本。
• scripts/BERT-based-embeddings/：包含基于 BERT 的嵌入计算和比较的脚本。
• results/：用于存储生成的可视化结果和中间计算结果。
• data/：存储从 PubMed 下载的原始数据文件。
• requirements.txt 和 setup.py：用于项目的依赖管理和安装。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 数据扩展：可以增加更多年份的 PubMed 数据，或者引入其他生物医学相关的数据库，以丰富研究数据。
2. 算法优化：针对嵌入和可视化算法进行优化，提高效率和准确性。
3. 新功能开发：开发更多数据分析工具，如关键词共现分析、作者合作网络分析等。
4. 用户交互增强：改进互动式可视化界面，提供更多用户自定义选项，如筛选特定主题或时间段的数据。
5. 多语言支持：为项目添加多语言支持，使其能够服务于不同语言背景的研究人员。