r***n
发帖数: 553 | 1 当时用的是linux 或者其它 类-unix 操作系统
看这照片就知道了
所谓“编一个程序过滤Thallium”，其实很简单
就是 cat all emails| grep Thallium|wc
一句就搞定了
(最多搞个循环，把所有的信遍历一遍，实在是菜鸟啊！) |
l***y
发帖数: 4671 | 2 问题是小贝咋知道要用 Thallium 来当关键字？
另外，你这个命令得不出建议是铊中毒的 email 的数量。两个原因：一封 email 里有
可能 Thallium 出现在多行；回别人 email 时 cite 原文，而原文中有 Thallium。
最后，你已经 cat emails 了，为什么还要搞个循环？
【在 r***n 的大作中提到】
: 当时用的是linux 或者其它 类-unix 操作系统
: 看这照片就知道了
: 所谓“编一个程序过滤Thallium”，其实很简单
: 就是 cat all emails| grep Thallium|wc
: 一句就搞定了
: (最多搞个循环，把所有的信遍历一遍，实在是菜鸟啊！)
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c***c
发帖数: 21374 | 3 % (tr ' ' '\n' | sort | uniq -c | awk '{print $2"#"$1}') <
【在 l***y 的大作中提到】
: 问题是小贝咋知道要用 Thallium 来当关键字？
: 另外，你这个命令得不出建议是铊中毒的 email 的数量。两个原因：一封 email 里有
: 可能 Thallium 出现在多行；回别人 email 时 cite 原文，而原文中有 Thallium。
: 最后，你已经 cat emails 了，为什么还要搞个循环？
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c***c
发帖数: 21374 | 4 不需要循环。
把一篇文章（email）里面所有的词出现的次数都列出来，一行命令就够了。
【在 r***n 的大作中提到】
: 当时用的是linux 或者其它 类-unix 操作系统
: 看这照片就知道了
: 所谓“编一个程序过滤Thallium”，其实很简单
: 就是 cat all emails| grep Thallium|wc
: 一句就搞定了
: (最多搞个循环，把所有的信遍历一遍，实在是菜鸟啊！)
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l***y
发帖数: 4671 | 5 引文中出现的 Thallium 怎么办？一人猜是铊中毒，十个人回复说不可能，你这么一查
，十一封信说是铊中毒。
text mining 要是真这么简单就好办了。
【在 c***c 的大作中提到】
: % (tr ' ' '\n' | sort | uniq -c | awk '{print $2"#"$1}') <
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m********5
发帖数: 17667 | 6 一看就是会用两句命令的WSN, 以为 text mining 这么简单
至于为何不简单, 以上各位大侠已经说的很清楚了
【在 r***n 的大作中提到】
: 当时用的是linux 或者其它 类-unix 操作系统
: 看这照片就知道了
: 所谓“编一个程序过滤Thallium”，其实很简单
: 就是 cat all emails| grep Thallium|wc
: 一句就搞定了
: (最多搞个循环，把所有的信遍历一遍，实在是菜鸟啊！)
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c***c
发帖数: 21374 | 7 引文有特征，类似At 02:16 PM 5/7/2013, you wrote 之类的，有一定的特征，可以不读
他说的那个程序肯定不可能是更复杂的了。就是一个词频统计。我觉得即使在95年，也
肯定有这样的库存在，直接用就可以了。
统计出现频率最高的词，然后再去email里面找这个词，一看前后文，就知道是is还省
is not了。
【在 l***y 的大作中提到】
: 引文中出现的 Thallium 怎么办？一人猜是铊中毒，十个人回复说不可能，你这么一查
: ，十一封信说是铊中毒。
: text mining 要是真这么简单就好办了。
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l********u
发帖数: 910 | 8 很搞笑
一会儿说求救信是贝写的、一会儿说他不知道用thallium作关键词
大哥，他能写那个信的话、还看不懂回信吗?
Thallium这个词我怀疑他刚开始确实不懂。（大部分人都不知为何物啦）但这词后面都
有个poisoning的词。联系上下文就知道是指中毒了。而且若干封信都有这玩意，两下
就应该引起注意，拿本牛津字典来查查thallium到底是啥了。
况且他们发信的时候，已经有循中毒思考过，也有不少回信问及heavy metal
poisoning, 虽未必个个直指thallium，但poisoning是首要考虑。
这时候看到频繁有人说一个生僻的东西，肯定很容易引起注意。
问题是小贝咋知道要用 Thallium 来当关键字？另外，你这个命令得不出建议是铊中毒
的 email 的数量。两个原因：一封 email 里有可能 Thallium 出现在多行........
【在 l***y 的大作中提到】
: 问题是小贝咋知道要用 Thallium 来当关键字？
: 另外，你这个命令得不出建议是铊中毒的 email 的数量。两个原因：一封 email 里有
: 可能 Thallium 出现在多行；回别人 email 时 cite 原文，而原文中有 Thallium。
: 最后，你已经 cat emails 了，为什么还要搞个循环？
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l********u
发帖数: 910 | 9 肯定不是一上来就统一词频
应该是大致看了，发现thallium poisoning提的挺频繁，但又不知thallium为何物。后
来弄清楚了是某化学物了，就想这么多信看也看不完，不如写两行script统计下。
他这说的30%有很多情况，有些reply的也可能算入。不得而知了。但84封，是直接有诊
断为thallium中毒的。
了解过那些一手资料，就知贝无可疑之处啦。那些人纯故意混淆视听的了。
问题是小贝咋知道要用 Thallium 来当关键字？另外，你这个命令得不出建议是铊中毒
的 email 的数量。两个原因：一封 email 里有可能 Thallium 出现在多行........
【在 l***y 的大作中提到】
: 问题是小贝咋知道要用 Thallium 来当关键字？
: 另外，你这个命令得不出建议是铊中毒的 email 的数量。两个原因：一封 email 里有
: 可能 Thallium 出现在多行；回别人 email 时 cite 原文，而原文中有 Thallium。
: 最后，你已经 cat emails 了，为什么还要搞个循环？
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r***n
发帖数: 553 | 10 但是如果要查看所有的emails呢？
其实script是什么方法都有啦、五花八门
很多很复杂的任务，都可以一行搞定
只是看水平、看愿不愿意这么搞
如果水平不够，到时候反而花更多时间想程序就不值——而且容易出错
【在 c***c 的大作中提到】
: 不需要循环。
: 把一篇文章（email）里面所有的词出现的次数都列出来，一行命令就够了。
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D******l
发帖数: 832 | 11 还text min ing你们是炫耀自己懂得多么。日常生活里自己估计数字都那么严谨
的么需要做误差分析的么，还以为写论文哪。 |
l********u
发帖数: 910 | 12 铊粉就爱搞这招 ，故意混淆视听
还text mining你们是炫耀自己懂得多么。日常生活里自己估计数字都那么严谨的
么需要做误差分析的么，还以为写论文哪。
【在 D******l 的大作中提到】
: 还text min ing你们是炫耀自己懂得多么。日常生活里自己估计数字都那么严谨
: 的么需要做误差分析的么，还以为写论文哪。
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l***y
发帖数: 4671 | 13 UCLA 上统计了 1500+ email，铊中毒的八十几封，要想有一半概率看到 Thallium 这
个词，需要看 log(0.5)/log((1500-80)/1500) = 12.6 封信。
这个远不算频繁啊。
我觉得，铊中毒这个结论是 Xin Li 做出的。小贝不太可能通过读信或者统计来发现铊
中毒。他的工作可能是在得知铊中毒这个结论后，通过统计 email 来验证这个结论。
而且他的 code 看来写错了，以至于统计结果比真实结果大了快一个数量级。
【在 l********u 的大作中提到】
: 肯定不是一上来就统一词频
: 应该是大致看了，发现thallium poisoning提的挺频繁，但又不知thallium为何物。后
: 来弄清楚了是某化学物了，就想这么多信看也看不完，不如写两行script统计下。
: 他这说的30%有很多情况，有些reply的也可能算入。不得而知了。但84封，是直接有诊
: 断为thallium中毒的。
: 了解过那些一手资料，就知贝无可疑之处啦。那些人纯故意混淆视听的了。
:
: 问题是小贝咋知道要用 Thallium 来当关键字？另外，你这个命令得不出建议是铊中毒
: 的 email 的数量。两个原因：一封 email 里有可能 Thallium 出现在多行........
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l***y
发帖数: 4671 | 14 是因为有机缘，正在做这方面的工作（text mining of clinical records），觉得有
必要科普一下 text mining：如果不是先验地知道铊中毒这个可能性，小贝是不可能靠
写个程序来筛选出这个结论的。
哪怕专业做这个方向的资深 researcher，给这 1500 封信，做一个算法来筛选可能的
诊断，使得铊中毒这个选项的排名足够靠前（top 5 or top 10）以至于能够引起注意
，我觉得都是相当困难的一个 project。
【在 D******l 的大作中提到】
: 还text min ing你们是炫耀自己懂得多么。日常生活里自己估计数字都那么严谨
: 的么需要做误差分析的么，还以为写论文哪。
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l***y
发帖数: 4671 | 15 那啥，知之为知之哈。
【在 r***n 的大作中提到】
: 但是如果要查看所有的emails呢？
: 其实script是什么方法都有啦、五花八门
: 很多很复杂的任务，都可以一行搞定
: 只是看水平、看愿不愿意这么搞
: 如果水平不够，到时候反而花更多时间想程序就不值——而且容易出错
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w********n
发帖数: 70 | 16 用text mining找到铊的可能性很小，如果真的只有84个人提到铊，而他描述的又很接
近重金属中毒的话，我觉得找到'神经炎'和'重金属中毒'的可能性远远大于找到'铊中
毒'
【在 r***n 的大作中提到】
: 当时用的是linux 或者其它 类-unix 操作系统
: 看这照片就知道了
: 所谓“编一个程序过滤Thallium”，其实很简单
: 就是 cat all emails| grep Thallium|wc
: 一句就搞定了
: (最多搞个循环，把所有的信遍历一遍，实在是菜鸟啊！)
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r***n
发帖数: 553 | 17 你知道你的问题出在哪吗？
他们不是什么text mining！太自以为是了。
人家不是做研究、写论文。
人家肯定读过信的。不是一上来就统计词频。
糊涂成这样，做什么研究啊？
【在 l***y 的大作中提到】
: 是因为有机缘，正在做这方面的工作（text mining of clinical records），觉得有
: 必要科普一下 text mining：如果不是先验地知道铊中毒这个可能性，小贝是不可能靠
: 写个程序来筛选出这个结论的。
: 哪怕专业做这个方向的资深 researcher，给这 1500 封信，做一个算法来筛选可能的
: 诊断，使得铊中毒这个选项的排名足够靠前（top 5 or top 10）以至于能够引起注意
: ，我觉得都是相当困难的一个 project。
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r***n
发帖数: 553 | 18 Mine 个庇Ning 啊
【在 l***y 的大作中提到】
: 引文中出现的 Thallium 怎么办？一人猜是铊中毒，十个人回复说不可能，你这么一查
: ，十一封信说是铊中毒。
: text mining 要是真这么简单就好办了。
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r***n
发帖数: 553 | 19 少自以为是了
这高人多的是
装什么牛逼啊
【在 l***y 的大作中提到】
: 那啥，知之为知之哈。
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r***n
发帖数: 553 | 20 根本不是什么text mining
要多脑残才认为＂铊中毒＂是靠所谓text mining发现的
事实上读了几封信就知道个大概了
统计词频纯属验证阶段
绝对无可能靠什么统计获知铊中毒
【在 w********n 的大作中提到】
: 用text mining找到铊的可能性很小，如果真的只有84个人提到铊，而他描述的又很接
: 近重金属中毒的话，我觉得找到'神经炎'和'重金属中毒'的可能性远远大于找到'铊中
: 毒'
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l***y
发帖数: 4671 | 21 不是简单的词频统计，那样没意义。必须有一个字典来定义关键词，并且给每个关键词
所相关的概念（比如说 症状、病因、病理，等等）做 annotation，然后根据
annotation 来给这些关键词分配权重，最后再做加权的词频统计。还需要定义这些词
间的所属关系，也就是 ontological network。这样才能把相关词的权重加和在一起。
这还是最简单的筛选方式。这些关键词字典和 annotation databases 都是近二十年来
陆续出现的。95 年时哪里有这些资源？比如说，这个领域最重要的资源库，Gene
Ontology，是 98 年才开始筹建。没有 annotation databases，程序如何知道一个词
是否和想要回答的问题有关系？
所以一听小贝的描述就知道纯属扯淡。不信的话，你来写个程序，统计一下某个主题下
的帖子里认为孙维是凶手的帖子的总量，就知道具体操作起来难点在哪里了。光是定义
个同义词字典（孙维，孙铊，铊公主，blah blah）就不是个简单的任务。
不读
【在 c***c 的大作中提到】
: 引文有特征，类似At 02:16 PM 5/7/2013, you wrote 之类的，有一定的特征，可以不读
: 他说的那个程序肯定不可能是更复杂的了。就是一个词频统计。我觉得即使在95年，也
: 肯定有这样的库存在，直接用就可以了。
: 统计出现频率最高的词，然后再去email里面找这个词，一看前后文，就知道是is还省
: is not了。
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w********n
发帖数: 70 | 22 扯吧，假如读信的话，有几百封说是重金属中毒呢？如果有几百封说是神经炎呢？为啥
三千封信里的其他可能性都忽略了，就单单挑出了铊呢？
【在 r***n 的大作中提到】
: 你知道你的问题出在哪吗？
: 他们不是什么text mining！太自以为是了。
: 人家不是做研究、写论文。
: 人家肯定读过信的。不是一上来就统计词频。
: 糊涂成这样，做什么研究啊？
|
D******l
发帖数: 832 | 23 有人就喜欢显摆，还什么科普，以为就他一个人搞 挖掘的
人脑是活的
开始几个人把信读几封采样，讨论一下，可能信中提到铊中毒，threshold就基本定了
，优先检索了。
贝也就放出铊中毒的比例，不代表没检索过重金属和其他神经炎
而且检索到铊中毒，发现有权威教授的信权重就大多了，其他什么都可以排后。
都机械成什么样子了，按他这意思得把所有医学字典里出现的词都当关键词查一遍才能
决定。
他的project不完成，排出来优先来，病人都没法诊断了，这工作太伟大了。
【在 r***n 的大作中提到】
: 你知道你的问题出在哪吗？
: 他们不是什么text mining！太自以为是了。
: 人家不是做研究、写论文。
: 人家肯定读过信的。不是一上来就统计词频。
: 糊涂成这样，做什么研究啊？
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r***n
发帖数: 553 | 24 3000个毛啊
每天几十封而已
2-3000封是3、4个月下来
第一天就有人说是铊中毒了
你有没有资料啊
【在 w********n 的大作中提到】
: 扯吧，假如读信的话，有几百封说是重金属中毒呢？如果有几百封说是神经炎呢？为啥
: 三千封信里的其他可能性都忽略了，就单单挑出了铊呢？
|
l***y
发帖数: 4671 | 25 读几封信可以知道大概？我前面给出统计了，大约每 18 封信有一封相关，这个频率，
要读多少封信才能意识到铊中毒的重要性？
还统计词频呢。你接触过这个领域么？没有的话，就要虚心。
这么说吧，每封信的词频的前 100 在概率上基本上都是一样的，而且这个 Top 词频由
语言本身决定的，再往下由 media & context 决定，再往下才跟所讨论内容有关。这
年头，想当然还又敢信口开河的人太多了。你先看看英文 Top 100 的词频统计再告诉
我词频统计是如何能找出铊中毒的。
Top 100 in TV & movies:
a · about · all · and · are · as · at · back · be · because · been
· but · can · can't · come · could · did · didn't · do · don't ·
for · from · get · go · going · good · got · had · have · he · her
· here · he's · hey · him · his · how · I · if · I'll · I'm · in
· is · it · it's · just · know · like · look · me · mean · my ·
no · not · now · of · oh · OK · okay · on · one · or · out ·
really · right · say · see · she · so · some · something · tell ·
that · that's · the · then · there · they · think · this · time ·
to · up · want · was · we · well · were · what · when · who · why
· will · with · would · yeah · yes · you · your · you're
【在 r***n 的大作中提到】
: 根本不是什么text mining
: 要多脑残才认为＂铊中毒＂是靠所谓text mining发现的
: 事实上读了几封信就知道个大概了
: 统计词频纯属验证阶段
: 绝对无可能靠什么统计获知铊中毒
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r***n
发帖数: 553 | 26 太同意了
而且那信是每天几十封
有些估计短的、认真写的不会太多
按那＂科普＂的做法
得三个月后收集3000封信再统计。。。
【在 D******l 的大作中提到】
: 有人就喜欢显摆，还什么科普，以为就他一个人搞 挖掘的
: 人脑是活的
: 开始几个人把信读几封采样，讨论一下，可能信中提到铊中毒，threshold就基本定了
: ，优先检索了。
: 贝也就放出铊中毒的比例，不代表没检索过重金属和其他神经炎
: 而且检索到铊中毒，发现有权威教授的信权重就大多了，其他什么都可以排后。
: 都机械成什么样子了，按他这意思得把所有医学字典里出现的词都当关键词查一遍才能
: 决定。
: 他的project不完成，排出来优先来，病人都没法诊断了，这工作太伟大了。
|
g******t
发帖数: 18158 | 27 没错，就是一群人讨论分析一堆信件，过程中使用了一些基本的text mining技术而以
，并不是只准使用text mining，不准使用人的智力，经验来参与判断
当年卡斯帕罗夫曾指责IBM的深蓝和他下棋的时候，幕后有国际象棋大师帮助电脑做判
断。如果是真的，那就是作弊了，因为公开声称是人和电脑的较量，电脑那头不能加上
人力。但是在找病因过程中人力加电脑技术并不是作弊，人是主导，电脑是工具，尽一
切力量找出病因是目的
【在 r***n 的大作中提到】
: 根本不是什么text mining
: 要多脑残才认为＂铊中毒＂是靠所谓text mining发现的
: 事实上读了几封信就知道个大概了
: 统计词频纯属验证阶段
: 绝对无可能靠什么统计获知铊中毒
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w********n
发帖数: 70 | 28 '有人说'和有多大比例的人说，有本质区别。
假如说第一天收了五十封，五封说铊中毒，五封说铬中毒，五封说神经系统疾病，十封
说重金属中毒，还有剩下的说其他可能性，你能确定就是铊中毒？
【在 r***n 的大作中提到】
: 3000个毛啊
: 每天几十封而已
: 2-3000封是3、4个月下来
: 第一天就有人说是铊中毒了
: 你有没有资料啊
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l***y
发帖数: 4671 | 29 这就是我的结论啊：小贝根本不可能通过写程序来找出铊中毒。这个是大活人（而且还
是有专业背景的人）阅读信件的结果，而这个大活人，我认为是 Xin Li。
【在 g******t 的大作中提到】
: 没错，就是一群人讨论分析一堆信件，过程中使用了一些基本的text mining技术而以
: ，并不是只准使用text mining，不准使用人的智力，经验来参与判断
: 当年卡斯帕罗夫曾指责IBM的深蓝和他下棋的时候，幕后有国际象棋大师帮助电脑做判
: 断。如果是真的，那就是作弊了，因为公开声称是人和电脑的较量，电脑那头不能加上
: 人力。但是在找病因过程中人力加电脑技术并不是作弊，人是主导，电脑是工具，尽一
: 切力量找出病因是目的
|
h****i
发帖数: 1674 | 30 你这个正好解释了他为何认定高比例说铊中毒
贝傻不应该是罪过
【在 l***y 的大作中提到】
: 引文中出现的 Thallium 怎么办？一人猜是铊中毒，十个人回复说不可能，你这么一查
: ，十一封信说是铊中毒。
: text mining 要是真这么简单就好办了。
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g******t
发帖数: 18158 | 31 你做学问钻牛角尖里去了，人比你想象的要聪敏，并不是仅仅看词频，还可以看到信件
整体传递的信息。你听说过text mining，也应该听说过 pattern recognition，几十
封信看下来，大概就知道个几个合理的pattern，有些无关的杂音自动能过滤掉，结合
发信人的背景，找出几种可能性比较高的病因
been
·
【在 l***y 的大作中提到】
: 读几封信可以知道大概？我前面给出统计了，大约每 18 封信有一封相关，这个频率，
: 要读多少封信才能意识到铊中毒的重要性？
: 还统计词频呢。你接触过这个领域么？没有的话，就要虚心。
: 这么说吧，每封信的词频的前 100 在概率上基本上都是一样的，而且这个 Top 词频由
: 语言本身决定的，再往下由 media & context 决定，再往下才跟所讨论内容有关。这
: 年头，想当然还又敢信口开河的人太多了。你先看看英文 Top 100 的词频统计再告诉
: 我词频统计是如何能找出铊中毒的。
: Top 100 in TV & movies:
: a · about · all · and · are · as · at · back · be · because · been
: · but · can · can't · come · could · did · didn't · do · don't ·
|
g******t
发帖数: 18158 | 32 他们之间谁该得到更多的credit我不清楚，刚才也许没看清你的观点，不好意思。我觉
得是多人合作的结果，过程中利用一些电脑技术
【在 l***y 的大作中提到】
: 这就是我的结论啊：小贝根本不可能通过写程序来找出铊中毒。这个是大活人（而且还
: 是有专业背景的人）阅读信件的结果，而这个大活人，我认为是 Xin Li。
|
c******k
发帖数: 8998 | 33 从email里面搜索关键词的确不麻烦，这个没啥好争的，随便写个小程序就出来了。
大不了统计所有词的出现频率，也不麻烦。
【在 r***n 的大作中提到】
: 当时用的是linux 或者其它 类-unix 操作系统
: 看这照片就知道了
: 所谓“编一个程序过滤Thallium”，其实很简单
: 就是 cat all emails| grep Thallium|wc
: 一句就搞定了
: (最多搞个循环，把所有的信遍历一遍，实在是菜鸟啊！)
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r***n
发帖数: 553 | 34 正解
Thumbs up
【在 g******t 的大作中提到】
: 你做学问钻牛角尖里去了，人比你想象的要聪敏，并不是仅仅看词频，还可以看到信件
: 整体传递的信息。你听说过text mining，也应该听说过 pattern recognition，几十
: 封信看下来，大概就知道个几个合理的pattern，有些无关的杂音自动能过滤掉，结合
: 发信人的背景，找出几种可能性比较高的病因
:
: been
: ·
|
l***y
发帖数: 4671 | 35 我之所以介入这个讨论，是有点儿看不惯小贝的吹牛和抢别人的 credit。把铊中毒这
个诊断筛选出来的，看来是 Xin Li。而小贝为了抢 Xin Li 的 credit，搞出这么个神
奇软件来，不需要 Xin Li 的工作，也能把铊中毒确定为最重要的诊断意见。
真当做这个领域的都懒的理他，可以任他胡说啊？
至于他的贡献，我在别的帖子里说了，在整个互联网求救的过程中，他的贡献是最大的
，最关键的。但这是个 team work，也要给别人应得的 credit。
【在 h****i 的大作中提到】
: 你这个正好解释了他为何认定高比例说铊中毒
: 贝傻不应该是罪过
|
g******t
发帖数: 18158 | 36
这个我同意 :)
【在 l***y 的大作中提到】
: 我之所以介入这个讨论，是有点儿看不惯小贝的吹牛和抢别人的 credit。把铊中毒这
: 个诊断筛选出来的，看来是 Xin Li。而小贝为了抢 Xin Li 的 credit，搞出这么个神
: 奇软件来，不需要 Xin Li 的工作，也能把铊中毒确定为最重要的诊断意见。
: 真当做这个领域的都懒的理他，可以任他胡说啊？
: 至于他的贡献，我在别的帖子里说了，在整个互联网求救的过程中，他的贡献是最大的
: ，最关键的。但这是个 team work，也要给别人应得的 credit。
|
c******k
发帖数: 8998 | 37 95年的力学系大三学生只怕没这么高的编程水平吧。我觉得可能就是普通的统计词频，
排序看看，常见词汇自然就去掉了，看到几个不常见的再反过来搜索全文。
【在 g******t 的大作中提到】
: 你做学问钻牛角尖里去了，人比你想象的要聪敏，并不是仅仅看词频，还可以看到信件
: 整体传递的信息。你听说过text mining，也应该听说过 pattern recognition，几十
: 封信看下来，大概就知道个几个合理的pattern，有些无关的杂音自动能过滤掉，结合
: 发信人的背景，找出几种可能性比较高的病因
:
: been
: ·
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l***y
发帖数: 4671 | 38 pattern recognition 不是这么做的。。。这个是语义学范畴，即便在规范严格的英语
（比如说 abstracts in literature）中都相当难做，错误率很高。目前看来，机器识
别还是远远没法给人脑相比。所以还是那个结论：人读的，不是软件读的。软件的作用
就是统计支持一下人读的结果。结果还给统计错了。
再说一下用活人来读的正确率：IPA 号称雇佣的有专业背景的人来读的文献；我几年前
贴过我的统计，他们的库里将近一半读错了。海量阅读专业性质的文字，可靠性是有限
的。
【在 g******t 的大作中提到】
: 你做学问钻牛角尖里去了，人比你想象的要聪敏，并不是仅仅看词频，还可以看到信件
: 整体传递的信息。你听说过text mining，也应该听说过 pattern recognition，几十
: 封信看下来，大概就知道个几个合理的pattern，有些无关的杂音自动能过滤掉，结合
: 发信人的背景，找出几种可能性比较高的病因
:
: been
: ·
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w********n
发帖数: 70 | 39 如果他找到五种可能性最大的病因就不奇怪了，奇怪的是，他怎么能排除其他所有病因
，坚持是铊的。
【在 g******t 的大作中提到】
: 你做学问钻牛角尖里去了，人比你想象的要聪敏，并不是仅仅看词频，还可以看到信件
: 整体传递的信息。你听说过text mining，也应该听说过 pattern recognition，几十
: 封信看下来，大概就知道个几个合理的pattern，有些无关的杂音自动能过滤掉，结合
: 发信人的背景，找出几种可能性比较高的病因
:
: been
: ·
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l***y
发帖数: 4671 | 40 铊这个词的词频在那些 email 里应该是倒数的吧。
最简单的是用 posterior odds：email 里每个词的词频除以标准词频表里的词频，然
后排序；幸运的话，Thallium 能进前 100。
【在 c******k 的大作中提到】
: 95年的力学系大三学生只怕没这么高的编程水平吧。我觉得可能就是普通的统计词频，
: 排序看看，常见词汇自然就去掉了，看到几个不常见的再反过来搜索全文。
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g******t
发帖数: 18158 | 41 我没看过那些信，如果其他病因的信噪比太低，症状不那么符合，这个病因显得鹤立鸡
群，症状完全符合，而且给这个病因的人有相关背景经验和良好的声望，那么他就可能
会因此做出结论。
他还有可能犯错，但是他蒙对了
【在 w********n 的大作中提到】
: 如果他找到五种可能性最大的病因就不奇怪了，奇怪的是，他怎么能排除其他所有病因
: ，坚持是铊的。
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e******e
发帖数: 3472 | 42 脑子坏了才text mining，都急成那样了还不把信读一遍？text mining那是确定铊中毒
之后的事，显摆吹个小牛而已 |
l***y
发帖数: 4671 | 43 你肯定是你自己的研究领域的高人，这个我毫不怀疑。但说到 scripting，还是多保留
保留吧。
【在 r***n 的大作中提到】
: 少自以为是了
: 这高人多的是
: 装什么牛逼啊
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s*****r
发帖数: 43070 | 44 这些词没多大意义，专有名词最有用
been
·
【在 l***y 的大作中提到】
: 读几封信可以知道大概？我前面给出统计了，大约每 18 封信有一封相关，这个频率，
: 要读多少封信才能意识到铊中毒的重要性？
: 还统计词频呢。你接触过这个领域么？没有的话，就要虚心。
: 这么说吧，每封信的词频的前 100 在概率上基本上都是一样的，而且这个 Top 词频由
: 语言本身决定的，再往下由 media & context 决定，再往下才跟所讨论内容有关。这
: 年头，想当然还又敢信口开河的人太多了。你先看看英文 Top 100 的词频统计再告诉
: 我词频统计是如何能找出铊中毒的。
: Top 100 in TV & movies:
: a · about · all · and · are · as · at · back · be · because · been
: · but · can · can't · come · could · did · didn't · do · don't ·
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g******t
发帖数: 18158 | 45 没错，不管搞什么研究，都不能忘记common sense。那些与病因无关的非医学非专业词
汇在分析的时候本来就该给一个low weight，或者打入另册，另作分析
【在 s*****r 的大作中提到】
: 这些词没多大意义，专有名词最有用
:
: been
: ·
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w********n
发帖数: 70 | 46 我也没看过，所以只是凭common sense分析，因为很多文章说过朱令的症状和神经炎，
重金属中毒的症状都很接近。所以我猜回信里面提到这两条的一定不少。
假如病者是我最关心的人，那我认为最重要的事不是一定要求医生查某一种原因(比如
铊)，而是把所有可能性都查一遍，生怕有遗漏。我相信大部分人应该也是类似的做法。
【在 g******t 的大作中提到】
: 我没看过那些信，如果其他病因的信噪比太低，症状不那么符合，这个病因显得鹤立鸡
: 群，症状完全符合，而且给这个病因的人有相关背景经验和良好的声望，那么他就可能
: 会因此做出结论。
: 他还有可能犯错，但是他蒙对了
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m*******l
发帖数: 12782 | 47 用循环的都是菜鸟
【在 r***n 的大作中提到】
: 当时用的是linux 或者其它 类-unix 操作系统
: 看这照片就知道了
: 所谓“编一个程序过滤Thallium”，其实很简单
: 就是 cat all emails| grep Thallium|wc
: 一句就搞定了
: (最多搞个循环，把所有的信遍历一遍，实在是菜鸟啊！)
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m**********r
发帖数: 887 | 48 Most likely Xiehe already tested "神经炎，重金属中毒" but did not work.
法。
【在 w********n 的大作中提到】
: 我也没看过，所以只是凭common sense分析，因为很多文章说过朱令的症状和神经炎，
: 重金属中毒的症状都很接近。所以我猜回信里面提到这两条的一定不少。
: 假如病者是我最关心的人，那我认为最重要的事不是一定要求医生查某一种原因(比如
: 铊)，而是把所有可能性都查一遍，生怕有遗漏。我相信大部分人应该也是类似的做法。
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w********n
发帖数: 70 | 49 只是用这两个举例子而已，既然有3000封信，我猜肯定还有各种咱们平常人听都没听过
的病因。如果是我的亲人，那么只要一种病因有超过十几个人提出来，那我就会要求医
生做检查，即使全查不现实，那我也会要求他们尽量多查几种。我自己作为一个医学的
外行，是绝不会自己读完信件，然后自己找出最可能的一种，只要求医生查这一种的。
【在 m**********r 的大作中提到】
: Most likely Xiehe already tested "神经炎，重金属中毒" but did not work.
:
: 法。
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m**********r
发帖数: 887 | 50 Is it possible to analysis the orignial emails again? that's the ultimate
way to find it out.
【在 w********n 的大作中提到】
: 只是用这两个举例子而已，既然有3000封信，我猜肯定还有各种咱们平常人听都没听过
: 的病因。如果是我的亲人，那么只要一种病因有超过十几个人提出来，那我就会要求医
: 生做检查，即使全查不现实，那我也会要求他们尽量多查几种。我自己作为一个医学的
: 外行，是绝不会自己读完信件，然后自己找出最可能的一种，只要求医生查这一种的。
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w********n
发帖数: 70 | 51 据说UCLA的网站上有，不知道谁知道怎么下载？我想周末看看。
【在 m**********r 的大作中提到】
: Is it possible to analysis the orignial emails again? that's the ultimate
: way to find it out.
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p**l
发帖数: 616 | 52 看你这个长篇大论就想起一个笑话, 有香皂工厂老有生产出没有香皂的空盒子, 找了个
千老博士后拉起一个十几人的攻关小组，综合采用了机械、微电子、自动化、X射线探
测等技术，花了几百万，成功解决了问题, 结果有民工找了台风扇猛吹，空皂盒自然会
被吹走
有的人真的是读书读傻掉了.
【在 l***y 的大作中提到】
: 不是简单的词频统计，那样没意义。必须有一个字典来定义关键词，并且给每个关键词
: 所相关的概念（比如说 症状、病因、病理，等等）做 annotation，然后根据
: annotation 来给这些关键词分配权重，最后再做加权的词频统计。还需要定义这些词
: 间的所属关系，也就是 ontological network。这样才能把相关词的权重加和在一起。
: 这还是最简单的筛选方式。这些关键词字典和 annotation databases 都是近二十年来
: 陆续出现的。95 年时哪里有这些资源？比如说，这个领域最重要的资源库，Gene
: Ontology，是 98 年才开始筹建。没有 annotation databases，程序如何知道一个词
: 是否和想要回答的问题有关系？
: 所以一听小贝的描述就知道纯属扯淡。不信的话，你来写个程序，统计一下某个主题下
: 的帖子里认为孙维是凶手的帖子的总量，就知道具体操作起来难点在哪里了。光是定义
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r***n
发帖数: 553 | 53 保屁留啊
显摆毛啊
Awk sed你写的吗
你肯定是你自己的研究领域的高人，这个我毫不怀疑。但说到 scripting，还是多保留
保留吧。
【在 l***y 的大作中提到】
: 你肯定是你自己的研究领域的高人，这个我毫不怀疑。但说到 scripting，还是多保留
: 保留吧。
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r***n
发帖数: 553 | 54 保屁留啊
显摆毛啊
Awk sed你写的？
你肯定是你自己的研究领域的高人，这个我毫不怀疑。但说到 scripting，还是多保留
保留吧。
【在 l***y 的大作中提到】
: 你肯定是你自己的研究领域的高人，这个我毫不怀疑。但说到 scripting，还是多保留
: 保留吧。
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l***y
发帖数: 4671 | 55 关键问题是：谁读的？谁有这个能力？上千封信在讨论一个临床问题啊。这需要英语能
力和专业背景。
小贝现在被怀疑，一个理由就是大家认为他一定在排查前一定已知铊中毒，排查后虽然
铊中毒只被一小部分信件支持，他就坚定认为这是病因，并且采取了很多必须有很强信
心才会去做的措施来确保按照铊中毒救治。那么多种可能，他怎么会认准这一种并快速
得出结论？人命关天，对于铊中毒这个诊断，他哪里来的信心？
这事情很反讽啊。抢到的不止是 credit，还有嫌疑 -- 虽然这个报应来得挺迟的。
【在 e******e 的大作中提到】
: 脑子坏了才text mining，都急成那样了还不把信读一遍？text mining那是确定铊中毒
: 之后的事，显摆吹个小牛而已
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l***y
发帖数: 4671 | 56 正是如此，所以要有 dictionary/词汇表，要做 annotation，才能够把这些淹没在没
有什么相关性的一般词汇中的关键词给筛选出来。
对于人脑来说很简单的事，对于计算机来说往往相当难。随便写个 code 搞不定的。
【在 g******t 的大作中提到】
: 没错，不管搞什么研究，都不能忘记common sense。那些与病因无关的非医学非专业词
: 汇在分析的时候本来就该给一个low weight，或者打入另册，另作分析
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l***y
发帖数: 4671 | 57 呵呵，的确就是用电风扇吹的（人工筛选），小贝非说自己搞了套高技术系统（计算机
筛选），结果露馅了。
IPA 作为这个领域商业应用的领头人，依然是采用人工阅读（也就是用电风扇吹）而不
是 text mining。而将近二十年前，小贝就声称自己编程解决了这个问题。还竟然有这
么多人相信。
【在 p**l 的大作中提到】
: 看你这个长篇大论就想起一个笑话, 有香皂工厂老有生产出没有香皂的空盒子, 找了个
: 千老博士后拉起一个十几人的攻关小组，综合采用了机械、微电子、自动化、X射线探
: 测等技术，花了几百万，成功解决了问题, 结果有民工找了台风扇猛吹，空皂盒自然会
: 被吹走
: 有的人真的是读书读傻掉了.
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c******g
发帖数: 322 | 58 小贝深得印度人真传是很肯定的.
【在 l***y 的大作中提到】
: UCLA 上统计了 1500+ email，铊中毒的八十几封，要想有一半概率看到 Thallium 这
: 个词，需要看 log(0.5)/log((1500-80)/1500) = 12.6 封信。
: 这个远不算频繁啊。
: 我觉得，铊中毒这个结论是 Xin Li 做出的。小贝不太可能通过读信或者统计来发现铊
: 中毒。他的工作可能是在得知铊中毒这个结论后，通过统计 email 来验证这个结论。
: 而且他的 code 看来写错了，以至于统计结果比真实结果大了快一个数量级。
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c******g
发帖数: 322 | 59 李新好象是helpzhuling foundation 的负责人, 可以发邮件问他是否还有the
original emails.
【在 l***y 的大作中提到】
: 这就是我的结论啊：小贝根本不可能通过写程序来找出铊中毒。这个是大活人（而且还
: 是有专业背景的人）阅读信件的结果，而这个大活人，我认为是 Xin Li。
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l********u
发帖数: 910 | 60 扯
人家什么时候说开发了个系统？
你有臆想症啊
呵呵，的确就是用电风扇吹的（人工筛选），小贝非说自己搞了套高技术系统（计算机
筛选），结果露馅了。IPA 作为这个领域商业应用的领头人，依然是采用人工阅读（也
就是用电风扇吹）而不........
【在 l***y 的大作中提到】
: 呵呵，的确就是用电风扇吹的（人工筛选），小贝非说自己搞了套高技术系统（计算机
: 筛选），结果露馅了。
: IPA 作为这个领域商业应用的领头人，依然是采用人工阅读（也就是用电风扇吹）而不
: 是 text mining。而将近二十年前，小贝就声称自己编程解决了这个问题。还竟然有这
: 么多人相信。
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l********u
发帖数: 910 | 61 你的系统最好是online-learning
每来一封，重新update你的参数
不然等三个月凑齐2000封信，受害人早挂了
正是如此，所以要有 dictionary/词汇表，要做 annotation，才能够把这些淹没在没
有什么相关性的一般词汇中的关键词给筛选出来。对于人脑来说很简单的事，对于计算
机........
【在 l***y 的大作中提到】
: 正是如此，所以要有 dictionary/词汇表，要做 annotation，才能够把这些淹没在没
: 有什么相关性的一般词汇中的关键词给筛选出来。
: 对于人脑来说很简单的事，对于计算机来说往往相当难。随便写个 code 搞不定的。
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l***y
发帖数: 4671 | 62 还好你没有指出他们当时其实不是用电风扇来吹这些 email 的。。。
呼唤阅读啊。
【在 l********u 的大作中提到】
: 扯
: 人家什么时候说开发了个系统？
: 你有臆想症啊
:
: 呵呵，的确就是用电风扇吹的（人工筛选），小贝非说自己搞了套高技术系统（计算机
: 筛选），结果露馅了。IPA 作为这个领域商业应用的领头人，依然是采用人工阅读（也
: 就是用电风扇吹）而不........
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n*****b
发帖数: 2235 | 63 同意
李新做的工作比贝要多
蔡全清出力也不少
贝整个三哥的作风
【在 l***y 的大作中提到】
: 我之所以介入这个讨论，是有点儿看不惯小贝的吹牛和抢别人的 credit。把铊中毒这
: 个诊断筛选出来的，看来是 Xin Li。而小贝为了抢 Xin Li 的 credit，搞出这么个神
: 奇软件来，不需要 Xin Li 的工作，也能把铊中毒确定为最重要的诊断意见。
: 真当做这个领域的都懒的理他，可以任他胡说啊？
: 至于他的贡献，我在别的帖子里说了，在整个互联网求救的过程中，他的贡献是最大的
: ，最关键的。但这是个 team work，也要给别人应得的 credit。
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r***n
发帖数: 553 | 64 李新当时博快毕业了
那两哥们才大二大三的样子
水平差别大了
同意 李新做的工作比贝要多蔡全清出力也不少贝整个三哥的作风
【在 n*****b 的大作中提到】
: 同意
: 李新做的工作比贝要多
: 蔡全清出力也不少
: 贝整个三哥的作风
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p**l
发帖数: 616 | 65 问题是谁也没说过是用nb 的program 做unsupervised learning发现是铊中毒的啊? 读
了一部分, 然后鉈的可能比较大, 最后写了几句script来扫描了一下, 这个有什么问题?
【在 l***y 的大作中提到】
: 还好你没有指出他们当时其实不是用电风扇来吹这些 email 的。。。
: 呼唤阅读啊。
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l***y
发帖数: 4671 | 66 所以可见等小贝的程序能够确诊，朱令早挂了。
【在 l********u 的大作中提到】
: 你的系统最好是online-learning
: 每来一封，重新update你的参数
: 不然等三个月凑齐2000封信，受害人早挂了
:
: 正是如此，所以要有 dictionary/词汇表，要做 annotation，才能够把这些淹没在没
: 有什么相关性的一般词汇中的关键词给筛选出来。对于人脑来说很简单的事，对于计算
: 机........
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r***n
发帖数: 553 | 67 给人一次卖弄的机会吧
问题是谁也没说过是用nb 的program 做unsupervised learning发现是铊中毒的啊? 读
了一部分, 然后鉈的可能比较大, 最后写了几句script来扫描了........
【在 p**l 的大作中提到】
: 问题是谁也没说过是用nb 的program 做unsupervised learning发现是铊中毒的啊? 读
: 了一部分, 然后鉈的可能比较大, 最后写了几句script来扫描了一下, 这个有什么问题?
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l***y
发帖数: 4671 | 68 这难道不正是我的推断么？
呼唤考古啊。
题?
【在 p**l 的大作中提到】
: 问题是谁也没说过是用nb 的program 做unsupervised learning发现是铊中毒的啊? 读
: 了一部分, 然后鉈的可能比较大, 最后写了几句script来扫描了一下, 这个有什么问题?
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c***c
发帖数: 21374 | 69 读书读傻了
这种词，都是直接忽略掉的
been
·
【在 l***y 的大作中提到】
: 读几封信可以知道大概？我前面给出统计了，大约每 18 封信有一封相关，这个频率，
: 要读多少封信才能意识到铊中毒的重要性？
: 还统计词频呢。你接触过这个领域么？没有的话，就要虚心。
: 这么说吧，每封信的词频的前 100 在概率上基本上都是一样的，而且这个 Top 词频由
: 语言本身决定的，再往下由 media & context 决定，再往下才跟所讨论内容有关。这
: 年头，想当然还又敢信口开河的人太多了。你先看看英文 Top 100 的词频统计再告诉
: 我词频统计是如何能找出铊中毒的。
: Top 100 in TV & movies:
: a · about · all · and · are · as · at · back · be · because · been
: · but · can · can't · come · could · did · didn't · do · don't ·
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l***y
发帖数: 4671 | 70 当然是直接忽略掉。问题是如何操作？
我还可以说，好多人就是想当然惯了，没怎么做过实际项目。
【在 c***c 的大作中提到】
: 读书读傻了
: 这种词，都是直接忽略掉的
:
: been
: ·
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r***n
发帖数: 553 | 71 迂腐不堪
所以可见等小贝的程序能够确诊，朱令早挂了。
【在 l***y 的大作中提到】
: 所以可见等小贝的程序能够确诊，朱令早挂了。
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g******t
发帖数: 18158 | 72 还有个笑话，不知道是真的假的。说以前美国航天局花了好多钱立项要造一种可以在真
空环境下使用的笔，要求在太空里不漏水，还能写字，搞了好久也不成功。后来被苏联
宇航局知道了，问他们有没有试过铅笔
【在 p**l 的大作中提到】
: 看你这个长篇大论就想起一个笑话, 有香皂工厂老有生产出没有香皂的空盒子, 找了个
: 千老博士后拉起一个十几人的攻关小组，综合采用了机械、微电子、自动化、X射线探
: 测等技术，花了几百万，成功解决了问题, 结果有民工找了台风扇猛吹，空皂盒自然会
: 被吹走
: 有的人真的是读书读傻掉了.
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r***n
发帖数: 553 | 73 这項目适合lummy做
还有个笑话，不知道是真的假的。说以前美国航天局花了好多钱立项要造一种可以在真
空环境下使用的笔，要求在太空里不漏水，还能写字，搞了好久也不成功。后来被苏联
宇航局知道了，问他们有没........
【在 g******t 的大作中提到】
: 还有个笑话，不知道是真的假的。说以前美国航天局花了好多钱立项要造一种可以在真
: 空环境下使用的笔，要求在太空里不漏水，还能写字，搞了好久也不成功。后来被苏联
: 宇航局知道了，问他们有没有试过铅笔
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c***c
发帖数: 21374 | 74 如何操作？
kao，见过呆的，没有见过你这么呆的
要么打印出来，直接划掉；
要么在电脑里面直接把这一行删除了
比如
单词 出现次数
a 100
the 50
is 200
等等，这些直接都可以删掉
【在 l***y 的大作中提到】
: 当然是直接忽略掉。问题是如何操作？
: 我还可以说，好多人就是想当然惯了，没怎么做过实际项目。
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c***c
发帖数: 21374 | 75 这比之靠ppt糊弄钱的如何？
【在 r***n 的大作中提到】
: 这項目适合lummy做
:
: 还有个笑话，不知道是真的假的。说以前美国航天局花了好多钱立项要造一种可以在真
: 空环境下使用的笔，要求在太空里不漏水，还能写字，搞了好久也不成功。后来被苏联
: 宇航局知道了，问他们有没........
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c******k
发帖数: 8998 | 76 可能那个软件比你想象的还要牛逼不少
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救助过程中，我们专门编写了一个软件分析写邮件人的严肃度（包括是否医生、他判断
是那种病、回信频率），在怀疑铊中毒之后，也用关键字搜索分类，把不同的诊断方案
、治疗办法分出来，最后治疗方案也是这样。
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关于朱令事件的几点说明—贝志城
http://bbs.tianya.cn/post-free-448606-1.shtml
题?
【在 p**l 的大作中提到】
: 问题是谁也没说过是用nb 的program 做unsupervised learning发现是铊中毒的啊? 读
: 了一部分, 然后鉈的可能比较大, 最后写了几句script来扫描了一下, 这个有什么问题?
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l***y
发帖数: 4671 | 77 现实世界里的结果是，最后，美国的 Fisher 公司搞出了个太空笔（space pen），而
现在俄罗斯宇航员使用的就是类似这种笔。我口袋里恰好也有一支。
【在 g******t 的大作中提到】
: 还有个笑话，不知道是真的假的。说以前美国航天局花了好多钱立项要造一种可以在真
: 空环境下使用的笔，要求在太空里不漏水，还能写字，搞了好久也不成功。后来被苏联
: 宇航局知道了，问他们有没有试过铅笔
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l***y
发帖数: 4671 | 78 我的意思是，在没有丰富的临床背景知识的前提下，如何确定该删掉那些词语。
基于 posterior odds 的排序相当简单，而词频表是当时图书馆可以借阅的。在当年的
条件下，整个算法从实现到查词频表做 normalization 到得出结果，最多也就一两个
小时。本科生就能胜任。
但我很怀疑是否能有效到确认铊中毒。如果原始 email 可以下载的话，很感兴趣以当
年的条件为背景，根据当事人的背景知识，尝试几种方法，看看是否能够得到让人注意
到铊中毒这个诊断的结果。这个可以放到 bio 版做竞赛题啊。
【在 c***c 的大作中提到】
: 如何操作？
: kao，见过呆的，没有见过你这么呆的
: 要么打印出来，直接划掉；
: 要么在电脑里面直接把这一行删除了
: 比如
: 单词 出现次数
: a 100
: the 50
: is 200
: 等等，这些直接都可以删掉
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l*********8
发帖数: 4642 | 79 一句script：
grep -i -l thallium *.txt | wc -l
假设每封邮件存放在一个txt文件里， 上面一句能得出有多少封邮件提到了铊。
题?
【在 p**l 的大作中提到】
: 问题是谁也没说过是用nb 的program 做unsupervised learning发现是铊中毒的啊? 读
: 了一部分, 然后鉈的可能比较大, 最后写了几句script来扫描了一下, 这个有什么问题?
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