什么是TDM?
文本和数据挖掘（Text and Data Mining, TDM）是指对大量的文本或数据资源进行自动选择和分析的过程，它能产出研究和研究项目所需的有用信息。开展TDM的目的包括检索内容、寻找模式、发现关系、语义分析和了解内容与概念和需求之间的关联等等。
TDM适用于那些群体？
施普林格·自然的TDM工具
随着科学出版物数量的增加和TDM软件工具的发展，施普林格·自然创建了一套正式的TDM流程，旨在让TDM尽可能简单易行。
施普林格·自然旗下期刊中越来越多的文章选择以开放获取形式发表。由于施普林格·自然的大部分开放获取内容采用的是知识共享署名许可协议（CC-BY），因此针对这些出版物的文本和数据挖掘通常不受限制。
施普林格·自然开发了各种工具，旨在方便研究人员对我们的出版物进行文本和数据挖掘。
最重要的TDM工具包括:
- Meta API：在线文档的新版元数据（带有额外字段）以及源内容链接
- 用于开放获取内容的全文API：施普林格·自然开放获取XML格式的全文内容（如有）
- 用于付费订阅内容的全文API：施普林格·自然所有XML格式的全文内容（如有)
聆听客户心声
“我们从施普林格·自然获得的数据就像是一颗原始的钻石。我们当然会再加工，为其添加分类并创建实体。但施普林格·自然的TDM为我们提供了无法通过其他途径获取到的极优质原始数据。”
“我们与施普林格·自然之间建立了密切的合作关系，因为数据得到了双向应用。
在生物领域，有太多的前沿技术是我们希望为之找到可适用的产品的，而合理运用更多AI技术有助于更好地理解文本。”
“现在，研究人员无需去寻找文献，文献会‘主动’找上门来。”
“我们将继续与施普林格·自然等出版机构合作，并运用自然语言处理（NLP）从出版物中获得见解，构建知识基础，从而支持假设的产生与验证。这不仅对BenevolentAI，而且对整个行业都很重要。我们期待今后能在这方面更进一步。”
除知名的《自然》系列期刊和Springerlink期刊、图书之外，施普林格·自然还拥有专业的数据库
了解TDM提供的更多支持
如您想了解更多施普林格·自然在文本和数据挖掘（TDM）方面提供的支持，欢迎填写表格，我们的授权经理会与您取得联系。
