計算機(jī)檢索方法學(xué)與中醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫研究綜述

關(guān)鍵詞：信息研究 中醫(yī)藥文獻(xiàn) 數(shù)據(jù)庫 計算機(jī)檢索

文獻(xiàn)資源共享是時代的迫切要求

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速進(jìn)步，人類社會由工業(yè)社會向后工業(yè)社會——信息社會挺進(jìn)，社會信息化程度不斷地提高，人們越來越重視信息的作用。信息需求的客觀性大大刺激了信息技術(shù)的發(fā)展，全球性的信息網(wǎng)絡(luò)迅速建立起來。信息資源得以在“信息高速公路”上自由傳送，全球性的信息資源共享的夢想終于有望得以實現(xiàn)。

實現(xiàn)文獻(xiàn)資源共享是信息社會的客觀要求，是現(xiàn)代化技術(shù)發(fā)展的歷史必然。在市場經(jīng)濟(jì)的環(huán)境下，文獻(xiàn)資源的需求更為迫切。實現(xiàn)文獻(xiàn)資源共享是我國圖書情報事業(yè)發(fā)展的必然趨勢，也是各國圖書情報事業(yè)發(fā)展的重要特點。美國人曾在1850年就提出了編制聯(lián)合目錄的設(shè)想，1942年美國制定了進(jìn)行文獻(xiàn)協(xié)調(diào)補(bǔ)充的“法明頓計劃”。1975年，國際圖書館協(xié)會聯(lián)合會(IFLA)將文獻(xiàn)資源共享(UAP)正式列為一項中期計劃。目前，全世界有上百的檢索網(wǎng)絡(luò)，數(shù)以千計機(jī)讀數(shù)據(jù)庫。僅美國國家醫(yī)學(xué)圖書館醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)聯(lián)機(jī)檢索系統(tǒng)(MEDLINE)，其網(wǎng)絡(luò)由遍布全國的11個地區(qū)圖書館中心和800個聯(lián)機(jī)檢索點組成，網(wǎng)絡(luò)還延伸到全世界11個地區(qū)和國家，共有3000多個終端。整個系統(tǒng)存貯有79個文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，其中包括350萬篇論文及病毒學(xué)等專業(yè)的數(shù)據(jù)資料、醫(yī)學(xué)圖書館目錄、醫(yī)學(xué)期刊目錄等。［1］

Internet是世界上規(guī)模最大、用戶最多、影響最廣的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)系統(tǒng)。據(jù)估計，Internet上的數(shù)據(jù)庫總數(shù)不下1萬個，這其中不僅有大量的科技數(shù)據(jù)庫，也有大量的時事評論、社會科學(xué)、文學(xué)藝術(shù)等方面的數(shù)據(jù)庫。北美最大、最有代表性的圖書館資源共享網(wǎng)絡(luò)要數(shù)美國的OCLC和加拿大的ISM了。至1997年3月，OCLC已經(jīng)發(fā)展到24117個成員館，遍及60多個國家和地區(qū)，是世界上最大的專業(yè)網(wǎng)絡(luò)。OCLC中的參考服務(wù)系統(tǒng)連接有55個國際上有影響的大型數(shù)據(jù)庫，遵循Z39.50協(xié)議，一種檢索方式可以訪問55個數(shù)據(jù)庫。有的數(shù)據(jù)庫還提供全文，并標(biāo)有FAX服務(wù)的價格。［2］

國際計算機(jī)檢索方法學(xué)的現(xiàn)狀和新進(jìn)展

數(shù)據(jù)庫(Database)是統(tǒng)一管理的相關(guān)數(shù)據(jù)的集合，它能為各種用戶所共享，具有最小冗余度，數(shù)據(jù)間聯(lián)系密切，而又有較高的數(shù)據(jù)獨立性。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(Database System)是指實現(xiàn)有組織地、動態(tài)地存儲大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，方便多用戶訪問的計算機(jī)軟件、硬件和數(shù)據(jù)資源組成的系統(tǒng)，即采用了數(shù)據(jù)庫技術(shù)的計算機(jī)系統(tǒng)。根據(jù)ISO.DIS5127號標(biāo)準(zhǔn)(文獻(xiàn)與情報工作術(shù)語)，數(shù)據(jù)庫被定義為：“至少由一種文檔組成，并能滿足某一特定目的或某一特定數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)需要的一種數(shù)據(jù)集合?！保?］按照國際上通用的分類方法，數(shù)據(jù)庫通常劃分為以下類型：

1.參考數(shù)據(jù)庫(Reference Databases)：指引用戶到另一信息源以獲得原文或其他細(xì)節(jié)的一類數(shù)據(jù)庫。它又包括書目數(shù)據(jù)庫和指南數(shù)據(jù)庫。

2.源數(shù)據(jù)庫(Source Databases)：指能直接提供原始資料或具體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫?？蓜澐譃椋簲?shù)值數(shù)據(jù)庫、文本-數(shù)值數(shù)據(jù)庫、全文數(shù)據(jù)庫、術(shù)語數(shù)據(jù)庫、圖像數(shù)據(jù)庫、混合型數(shù)據(jù)庫。

計算機(jī)檢索系統(tǒng)根據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫內(nèi)容、文件結(jié)構(gòu)、存儲容量、檢索方式的不同，可以提供多種內(nèi)容與形式的檢索服務(wù)。就全文數(shù)據(jù)庫檢索而言，目前的產(chǎn)品的檢索方法一般是用布爾(Boolean)邏輯運算和自由詞來檢索文獻(xiàn)中某個詞或某幾個詞所在的出處，也可進(jìn)行詞頻檢索。當(dāng)前的檢索技術(shù)難以做到對檢索出的文獻(xiàn)按相關(guān)程度進(jìn)行排序，相關(guān)程度最大的文獻(xiàn)應(yīng)當(dāng)排在最前面。布爾檢索正是相關(guān)程度排序的弱肯定(weak assertion)形式，這種局限性的存在，降低了檢索的績效。［4］

對全文本文獻(xiàn)信息檢索技術(shù)的研究，開始于基于概念(concept-based)的算法，發(fā)展到現(xiàn)在的基于內(nèi)容(content-based)的算法，這一演化反映了對內(nèi)容知識的檢索逐漸取代了對概念知識的檢索。每篇文獻(xiàn)都是由眾多概念構(gòu)成的，這些概念之間的關(guān)系實質(zhì)上就是文獻(xiàn)內(nèi)容的真實反映，概念之間的相互關(guān)系可以稱之為“概念結(jié)構(gòu)”。標(biāo)引和檢索文獻(xiàn)時，必須如實反映其概念結(jié)構(gòu)，現(xiàn)代檢索技術(shù)中稱之為“事實檢索”(message understanding)的檢索方法就是追求概念結(jié)構(gòu)的典型形式。目前，普遍應(yīng)用的是一種基于框架(frame-based)的方法，在這種方法中概念結(jié)構(gòu)被框架化了。［5］

布爾邏輯理論指導(dǎo)下的檢索提問式都遵循De Morgan法則——把“或”和“與”聯(lián)系起來，“與”的互補(bǔ)是互補(bǔ)部分的“或”。這種理論認(rèn)為一個對象要么屬于一個集合，要么不屬于一個集合，即只用0和1來表達(dá)這種從屬關(guān)系。而模糊子集合理論則認(rèn)為存在著一種一般化的從屬關(guān)系函數(shù)，即可以0～1之間的任一值來表達(dá)這種關(guān)系。元素集合｛xεx｝的一個模糊子集合可由一個從屬關(guān)系函數(shù)定義為：0≤fs(x)≤1。

也就是說，當(dāng)fs(x)=1時，x要素肯定在系統(tǒng)中；當(dāng)fs(x)=0時，x肯定不在系統(tǒng)中。

把提問式中的每個概念轉(zhuǎn)化成概念空間中相應(yīng)的一個要素向量，用W和T計算相似的測度，根據(jù)模糊邏輯法則算出總分?jǐn)?shù)，就可以完善地詮釋一個結(jié)構(gòu)化的提問式。［6］

基于積(product-based)的表達(dá)法，利用De Morgan法則中的AND函數(shù)計算OR函數(shù)。實際上，嚴(yán)格的參數(shù)對未出現(xiàn)的術(shù)語做了過于嚴(yán)厲的限制，通過對fx進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷?，例如使其范圍介?.3～1之間，可防止這一情況的出現(xiàn)。

由此可見，構(gòu)造一個復(fù)雜的線性結(jié)構(gòu)，然后用代表一個提問式剩余結(jié)構(gòu)的選擇擴(kuò)展項對此加以修飾，從而把文獻(xiàn)用向量表示出來，把提問式用概念結(jié)構(gòu)表示出來，就可以充分支持一個檢索項目。需要明確的是：無論是從自然語言概念、概率或統(tǒng)計檢索或從基于框架的推理等各種不同的理論出發(fā)，都可以得到上述用線性代數(shù)和非線性廣義方法所表達(dá)的匹配方案。實際上，大多數(shù)方法是直接應(yīng)用自然語言，而不是概念。

無論檢索詞是以字、n-grams的形式，還是以短語形式出現(xiàn)，在處理提問式和可檢索的文獻(xiàn)時，所采用的方法都與上述對概念描述所采用的處理方法相同。這里不用c(概念)來標(biāo)引加權(quán)和相互關(guān)系，而用T(文獻(xiàn)或提問式中實際出現(xiàn)的的術(shù)語)進(jìn)行標(biāo)引，因為它們是文本中實際出現(xiàn)的術(shù)語，因此，我們將其稱之為文本的“內(nèi)容”，這與由人所感知的概念是有很大差別的。

預(yù)先處理(preprocessing)是從內(nèi)容中提取出概念的一個步驟，預(yù)先處理文獻(xiàn)的老式方法是用大寫字體形式代替所有的字，用這些字的詞干部分代替大量的字。這種做法有助于突出詞所代表的概念，而無需考慮這些概念的各種變化形式，如名詞的單復(fù)數(shù)、動詞的時態(tài)變化等。當(dāng)把短語和字的組合形式增加到倒排文檔中時，以這種方式編制索引會耗費大量空間。

上述的線性公式是一種很著名的向量方法，它在SMARTS及其后來的進(jìn)化系統(tǒng)中得到了證實。用向量代表文獻(xiàn)，這些向量的基本要素與術(shù)語出現(xiàn)在文獻(xiàn)中的頻率有關(guān)，提問式也是在這一基礎(chǔ)上加以表達(dá)的。實際上，在SMARTS未出現(xiàn)之前，Luhn在1959年就提出了一些非常重要的原則，其要點是：(1)文獻(xiàn)和術(shù)語的相關(guān)程度應(yīng)隨著術(shù)語在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻率的增加而增加(術(shù)語頻率或TF原則)；(2)一個術(shù)語在區(qū)分文獻(xiàn)中的重要程度隨著包含它的文獻(xiàn)數(shù)量的增加而降低(逆文獻(xiàn)頻率或IDF原則)。［7］

如果布爾邏輯系統(tǒng)只是對集合進(jìn)行檢索，而不把所檢索到的文獻(xiàn)按相關(guān)重要程度進(jìn)行排序的話，在對術(shù)語集合進(jìn)行某種運算時，所使用的就不再局限于布爾運算。首先，系統(tǒng)規(guī)定用戶按某種特定的方式，如題名、關(guān)鍵詞等查找預(yù)定義的概念實體(conceptual entities)，標(biāo)記語言(markup languages)的迅速發(fā)展極大便利了為檢索目的而進(jìn)行的文本處理的自動化；［8］其次，系統(tǒng)認(rèn)可對從自由文本中抽取的概念進(jìn)行重組的近似算符。不過在實際檢索中，還沒有任何系統(tǒng)采用上述近似方法計算術(shù)語之間的相互關(guān)系而將其作為標(biāo)引文本的依據(jù)，而是根據(jù)檢索用戶的要求來界定術(shù)語之間的關(guān)系。

術(shù)語之間還存在更復(fù)雜的關(guān)系，即域無關(guān)(corpus-independent)的情況。這是確立術(shù)語之間相互關(guān)系的另一種方法，它要求對書寫文獻(xiàn)的基本詞匯進(jìn)行研究，包括從構(gòu)造詞表到對自然語言進(jìn)行處理的一系列過程。目前對這一方法的研究是以WordNet的語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的，但還未取得預(yù)期的結(jié)果。不過已進(jìn)行的研究表明：在一個顯示術(shù)語與術(shù)語之間相互關(guān)系的通用網(wǎng)絡(luò)中無法找到所要求的特殊關(guān)系。因此，研究的方向就是發(fā)展與各領(lǐng)域的基本概念相對應(yīng)的術(shù)語與術(shù)語之間的關(guān)系的特定領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)，這與人工智能中得到的一個結(jié)論相類似――要解決一個特定問題，就要發(fā)展特定領(lǐng)域知識。［9］把這一結(jié)論應(yīng)用于中醫(yī)藥學(xué)古籍文獻(xiàn)的檢索中，非常具有指導(dǎo)意義，它提示我們必須深入到中醫(yī)古籍特有的語詞規(guī)律中去，發(fā)展特定的標(biāo)引體系。如果照搬其他醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的標(biāo)引方法，將是行不通的。

自動做文摘和抽取主題句也是一種可以考慮的標(biāo)引方法。系統(tǒng)通過自動做出文摘和抽取文中的關(guān)鍵句子和重要公式，可以向用戶描述數(shù)據(jù)空間，從而有助于測度和明確信息需求。分散／集中方法通過為用戶提供題名和短語、跟蹤用戶的抉擇，可以幫助用戶構(gòu)造盡可能簡潔明了的提問式。

經(jīng)過多年的不斷發(fā)展和完善，目前已建立起檢索編碼，但存在的不足是：一個程序無法顯示它的設(shè)計原則的所有特征，這就導(dǎo)致遵循相同原則設(shè)計的系統(tǒng)在運作時會出現(xiàn)相當(dāng)大的差別。由此引起的問題領(lǐng)域包括：(1)在減少某一空間時所需進(jìn)行的維度選擇；(2)為科霍南算法選擇意識參數(shù)(conscience parameters)；(3)選擇可改變“文獻(xiàn)頻率參數(shù)”的區(qū)間；(4)對詞干規(guī)則和非用詞表的特定選擇；(5)建立代表概念的術(shù)語集。這幾方面都影響系統(tǒng)績效，但由于系統(tǒng)極其復(fù)雜，要想把每一選擇所造成的影響?yīng)毩⒊鰜砑右钥紤]非常困難。

當(dāng)代信息檢索方法無論是在理論層次上，還是在實踐中都顯示出一種成熟的技術(shù)特質(zhì)，通過對實踐經(jīng)驗的不斷積累，可以有效地推進(jìn)理論的發(fā)展。

中醫(yī)藥文獻(xiàn)檢索方法的進(jìn)展

國內(nèi)在中醫(yī)藥文獻(xiàn)方面的理論研究新成果相對較少，尤其缺乏創(chuàng)新性成果。由于建設(shè)大型數(shù)據(jù)庫方面要耗費大量的財力、人力，在一定程度上限制了這方面的大型項目的開展，所以可供參考信息的不多。

建設(shè)全國中醫(yī)藥信息網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想數(shù)年前就有人提出，中國中醫(yī)研究院在1987年就初步建成我國第一個綜合性的《中醫(yī)藥文獻(xiàn)分析檢索系統(tǒng)》(TCMLARS)，收錄1984～1987年全國公開發(fā)行的300余種生物醫(yī)學(xué)期刊中有關(guān)中醫(yī)、中藥、針灸、按摩、氣功、養(yǎng)生保健、民族醫(yī)藥等內(nèi)容的文獻(xiàn)十多萬條。這個數(shù)據(jù)庫在當(dāng)時能與國內(nèi)外主要生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫兼容，但在時差和收錄范圍方面則顯得落后，而這兩項恰好是檢索工具先進(jìn)性的主要標(biāo)志。［10］“上海市中醫(yī)藥信息協(xié)作中心”提出的局域網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為總線型與星型相結(jié)合，采用Windows NT4.0網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)。該系統(tǒng)大致有以下幾方面的應(yīng)用：(1)行政辦公；(2)中醫(yī)函授；(3)情報文獻(xiàn)，網(wǎng)上刊物，報刊摘要，學(xué)術(shù)動態(tài)；(4)學(xué)術(shù)交流，開設(shè)杏林論苑；(5)醫(yī)藥服務(wù)，遠(yuǎn)程會診，網(wǎng)上就醫(yī)，健康咨詢，藥品介紹等。［11］目前，國內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)商業(yè)性的期刊檢索數(shù)據(jù)庫，其中也包含了醫(yī)藥類期刊，如http:／／www.cnki.net(CNKI數(shù)據(jù)庫)。

在中醫(yī)文獻(xiàn)的數(shù)字化方面的工作，上海中醫(yī)藥大學(xué)計算機(jī)中心開展得比較早，在數(shù)據(jù)庫的中醫(yī)特色化上有許多創(chuàng)新思路，值得借鑒。他們最早提出整合性關(guān)系化醫(yī)學(xué)電子書(IRMEB)的概念，探索醫(yī)學(xué)的數(shù)學(xué)和信息學(xué)內(nèi)涵，致力于醫(yī)學(xué)的定量化、數(shù)學(xué)化、信息化的新研究QMSOC(醫(yī)學(xué)的計算機(jī)定量模擬和運算)或信息醫(yī)學(xué)(Information Medicine)的一部分。IRMEB盡可能地把醫(yī)學(xué)的最實質(zhì)的知識元素化，把知識的表達(dá)方式歸結(jié)為一種結(jié)構(gòu)嚴(yán)格一致的關(guān)系形式。將各種專門的知識以諸如“生成”、“組成(所屬)”、“激揚(yáng)”、“阻抑”、“量序”、“時序”、“度序”等構(gòu)成知識的基本謂詞，編輯成知識“積木塊”，然后對任何大小范圍的醫(yī)學(xué)信息和知識進(jìn)行重新組裝，并利用醫(yī)學(xué)知識的內(nèi)在的數(shù)學(xué)屬性加以整合互通、互導(dǎo)、互析、互晰等。［12］

包含飛把所有醫(yī)學(xué)知識歸結(jié)為系統(tǒng)論意義下的幾種泛化關(guān)系：泛激、泛抑、泛生、泛函、泛等、泛轉(zhuǎn)、泛并、泛序、泛移、泛境。并把醫(yī)學(xué)事件、概念、泛權(quán)元素化編碼化，進(jìn)而把醫(yī)學(xué)知識根據(jù)上述關(guān)系三集合化：主體集合、客體集合、條件集合，在此基礎(chǔ)上對醫(yī)學(xué)知識實施互聯(lián)、整理、整合。［13］這對如何進(jìn)行中醫(yī)藥文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)庫建設(shè)是具有一定的啟發(fā)意義的。

中國中醫(yī)研究院及北京中醫(yī)藥大學(xué)研制出了“小兒咳喘病證古代中醫(yī)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫”，收集資料年代范圍截止到1911年以前。該課題的數(shù)據(jù)收集、整理工作全部在中文Office97中進(jìn)行，用Visual Basic6.0中文版進(jìn)行編程。系統(tǒng)采用了動態(tài)數(shù)據(jù)庫對象技術(shù)，運用面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)和activeX技術(shù)進(jìn)行程序設(shè)計，簡潔高效，可視性好。界面采用多媒體技術(shù)進(jìn)行動畫和聲音處理，特色鮮明。采用樹狀結(jié)構(gòu)顯示文獻(xiàn)目錄和檢索結(jié)果目錄，運用補(bǔ)字技術(shù)處理僻字。［14］

南京中醫(yī)藥大學(xué)在中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)庫方面做了大量富有成效的工作，已順利完成了江蘇省科委自然科學(xué)基金資助項目“中醫(yī)方劑編碼及文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)”。該項研究歷時3年，共收錄方劑101903首，比《中醫(yī)方劑大辭典》多收載方劑5311首，是目前最大的方劑數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)，各方劑的相關(guān)研究資料截止1999年底，反映了這一領(lǐng)域的最新成就。該系統(tǒng)具有多途徑檢索功能，可以進(jìn)行方名檢索、處方藥物檢索、功效檢索、藥味數(shù)檢索、模糊檢索等，還可以進(jìn)行多個項目的聯(lián)合檢索，即可以將多項檢索條目邏輯相加進(jìn)行布爾檢索，對方名、書名、藥物、功用、主治等的任一兩項以上條件的綜合檢索，有效地提高了檢索績效。該系統(tǒng)維護(hù)簡便，可以隨時增添新內(nèi)容，并且自動生成相應(yīng)索引項。此項研究中還創(chuàng)制了一套行之有效的方劑編碼系統(tǒng)，對于糾正古代方劑文獻(xiàn)中廣泛存在的命名混亂現(xiàn)象，頗具研究價值。方法是以功效與主治病證為依據(jù)，對各方編制代碼，采用62位進(jìn)制的混合碼，由10個阿拉伯?dāng)?shù)字和26個英文字母的大小寫二種形式組合而成。每碼長度為12位，前8位描述功效和主治病證，每2位表示一個分類條目，后4位碼用作功效和主治病證相同方劑的順序碼。這項編碼體系是現(xiàn)代檢索技術(shù)在中醫(yī)藥古代文獻(xiàn)研究領(lǐng)域的具體運用，對于中醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫研究的理論和實踐有著重要的參考價值。

綜上所述，國內(nèi)在中醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫方面起步較晚，缺乏必要的人力、物力投入，故發(fā)展滯后，明顯落后于其他先進(jìn)學(xué)科的水平。所以，在此領(lǐng)域的發(fā)展空間還是相當(dāng)巨大的。

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南京中醫(yī)藥大學(xué)(江蘇，210029)陳曉東 李婷