蛋白质关系抽取

作品数：9被引量：47H指数：4
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基于最短依存路径和集成学习的化学物蛋白质关系抽取被引量：3
《中文信息学报》2021年第4期58-65,共8页程威 邵一帆 钱龙华 周国栋 
国家自然科学基金(61976147,61373096)。
化学物与蛋白质之间的相互作用关系抽取对精准医学和药物发现等方面的研究有着重要作用。该文提出了一种基于最短依存路径和注意力机制的双向LSTM模型,并将其应用于化学物蛋白质关系抽取。在特征上综合考虑了最短依存路径上的词性、位...
关键词：实体关系抽取 化学物蛋白质关系抽取 最短依存路径 注意力机制 
生物医学文献中的蛋白质关系抽取研究被引量：7
《中文信息学报》2018年第7期82-90,共9页赵哲焕 杨志豪 孙聪 林鸿飞 
国家重点研发计划项目(2016YFC0901902);国家自然科学基金(61572102;61572098;61272373);教育部跨世纪优秀人才培养计划(NCET-13-0084);引进人才科研专题(DUT18RC(3)004)
蛋白质关系抽取研究对于生命科学各领域的研究具有广泛的应用价值。但是,基于机器学习的蛋白质关系抽取方法普遍停留在二元关系抽取,失去了丰富的关系类型信息,而基于规则的开放式信息抽取方法可以抽取完整的蛋白质关系("蛋白质1,关系词...
关键词：关系词抽取 蛋白质实体识别 蛋白质关系抽取 
利用词表示和深层神经网络抽取蛋白质关系被引量：4
《中文信息学报》2017年第1期31-40,共10页李丽双 蒋振超 万佳 黄德根 
国家自然科学基金(61672126;61173101;61173100)
蛋白质关系抽取是生物医学信息抽取领域的重要分支。目前研究中,基于特征和核函数方法的蛋白质关系抽取已被充分研究,并且达到了很高的F-值,通过改进特征和核函数进一步优化实例表示变得十分困难。该文结合词表示和深层神经网络,提出了...
关键词：蛋白质关系抽取 词表示 深层神经网络 
基于监督学习和半监督学习的蛋白质关系抽取被引量：1
《江西师范大学学报（自然科学版）》2013年第4期392-396,共5页王艳华 杨志豪 李彦鹏 唐利娟 林鸿飞 
国家自然科学基金(61070098;61272373);中央高校基本科研业务费专项资金(DUT13JB09)资助项目
提出了一种将监督学习和半监督学习融合的方法,并用于从文献中自动抽取蛋白质关系.在AImed语料上的实验得到63.2%的F值,这表明该方法达到目前较好的性能.
关键词：文本挖掘 信息抽取 蛋白质关系抽取 监督学习 半监督学习 
基于上下文环境和句法分析的蛋白质关系抽取被引量：2
《计算机应用》2012年第4期1074-1077,共4页王健 冀明辉 林鸿飞 杨志豪 
国家自然科学基金资助项目(60973068;61070098);国家863计划项目(2006AA01Z151);教育部留学回国人员科研启动基金;高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20090041110002)
针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取方法中特征利用的片面性问题,提出了一种从上下文环境和句法结构中抽取特征的方法。该方法抽取词法特征、位置特征、距离特征、依存句法特征和深层句法特征等丰富特征构成特征集,并且使用支持向量机(SVM...
关键词：信息抽取 自然语言处理 蛋白质关系抽取 特征 支持向量机 
基于多核学习的医学文献蛋白质关系抽取被引量：13
《计算机工程》2011年第10期184-186,共3页唐楠 杨志豪 林鸿飞 李彦鹏 
国家自然科学基金资助项目(60373095;60673039);国家"863"计划基金资助项目(2006AA01Z151)
从生物医学文献中抽取蛋白质交互作用关系对蛋白质知识网络的建立、新药的研制等均具有重要的意义。为此,提出一种基于多核学习的方法,用于从文献中自动抽取蛋白质关系信息。该方法融合基于特征的核、树核以及图核,并扩展最短路径依存...
关键词：文本挖掘 信息抽取 蛋白质关系抽取 核方法 多核学习 
依存信息在蛋白质关系抽取中的作用被引量：2
《中文信息学报》2011年第2期21-26,共6页刘兵 钱龙华 徐华 周国栋 
国家自然科学基金资助项目(60873150;90920004;61003153;BK2010219)
基于核函数的蛋白质关系(PPI)抽取可以捕获结构化信息,取得了较高的性能,但其计算复杂度过高。该文结合词汇、句法等信息,重点探讨了依存信息对基于特征向量的蛋白质关系(PPI)抽取的影响。在多个PPI语料库上的实验表明,依存信息和基本...
关键词：蛋白质关系抽取 支持向量机 依存信息 
基于半监督学习的蛋白质关系抽取研究被引量：12
《山东大学学报（工学版）》2009年第3期16-21,共6页崔宝今 林鸿飞 张霄 
国家自然科学基金资助项目(60373095;60673039);国家863高科技计划资助项目(2006AA01Z151);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目[教外司留(2007)1108]
使用半监督学习方法中的自训练、协同训练方法,利用少量已标注样本和大量未标注样本来完成蛋白质关系抽取的任务.首先使用基于词特征的SVM(support vector machine)模型进行自训练,然后使用基于词特征的SVM模型和基于依存树特征的SVM模...
关键词：关系抽取 半监督学习 词特征 自训练 协同训练 
基于支持向量机的生物医学文献蛋白质关系抽取被引量：20
《智能系统学报》2008年第4期361-369,共9页杨志豪 洪莉 林鸿飞 李彦鹏 
国家自然科学基金资助项目(60373095,60673039);国家“863”高科技计划资助项目(2006AA01Z151)
从生物医学文献中抽取蛋白质(基因)交互作用关系对蛋白质知识网络的建立、蛋白质关系的预测以及新药的研制等均具有重要的意义.提出了一种基于支持向量机(SVM)的蛋白质(基因)交互作用关系抽取方法.该方法除了选取词项特征、关键词特征...
关键词：关系抽取 链接语法 支持向量机 
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