[目的/意义]分析国内与国际跨学科研究人员文献需求的特点并比较异同，为跨学科研究的文献保障工作提供依据，以促进跨学科研究的国际合作。[方法/过程]使用引文分析法，以1998-2016年发表在CSSCI和Web of Science上南海争端相关文章的期刊与图书类引文为样本，从年代分布、被引频次、学科分布与出版机构等方面，分析国内与国际南海争端研究引文的特点与差异。[结果/结论]国内研究对较新中文期刊和经典外文图书依赖度高，中文图书缺乏国际认同。南海争端研究整体偏向人文社会科学领域，但国际研究较国内研究在引文学科的分布上更加广泛与均衡。权威、主流出版社是国内与国际研究共同的选择，少数研究机构出版社开始进入了跨学科研究者的视野。
[目的/意义]社交媒体的出现为医疗健康数据的收集提供了新的途径，应用自然语言处理技术从社交媒体中抽取患者报告的ADR（Adverse Drug Reaction，药物不良反应）信号对于改善药物不良反应监测的临床和科学知识具有很大的潜力。然而，从社会媒体中提取患者报告的ADR信号仍然面临重大挑战。为此，开发一个利用高级自然语言处理技术从健康主题社交媒体中抽取ADR信号的研究模型。[方法/过程]该模型首先采用基于多词典源匹配的方法，从嘈杂的社交媒体中识别医学实体；然后采用最短依存路径核函数为基础的统计学习方法提取药物不良事件；并利用药品安全数据库的语义知识过滤药物的治疗和适用症信息以及否定的药物不良事件；最后，对报告源进行分类剔除传闻等噪音信息。[结果/结论]通过收集糖尿病论坛上的数据对模型的有效性进行验证，结果显示该模型的每一部分都有助于其整体性能的提升。
