一、美國seer數據庫怎么用

SEER數據庫是臨床常用的公共數據庫，它收錄了大量的臨床回顧性研究資料，數據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。

數據庫的使用權限

1.進入官網，【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），常規發表 SEER 數據庫相關的文章，都是用這部分的數據。

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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據中抽取實體、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），是指從文本數據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關系，通過關系將實體聯系起來，才能夠形成網狀的知識結構。其技術研究已經從早期的“人工構造語法和語義規則”（模式匹配），“統計機器學習”發展到“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。采用數據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，據此實現對屬性名和屬性值在文本中的定位。