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基于监督学习和半监督学习的蛋白质关系抽取
  • ISSN号:1000-5862
  • 期刊名称:江西师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013
  • 页码:392-396
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024, [2]山东省农业管理干部学院机械电子工程系,山东济南250100
  • 相关基金: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
  • 相关项目:基于信息抽取技术的蛋白质相互作用网络构建及蛋白质复合物识别研究
中文摘要:

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.

英文摘要:

An approach based on supervised learning and semi-supervised learning to automatically extract proteinprotein interactions from biomedical literature has been presented.Experimental evaluations show that the method can achieve the state of art performance with 63.2% F-score on the AImed corpus.

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期刊信息
  • 《江西师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江西师范大学
  • 主办单位:江西师范大学
  • 主编:
  • 地址:南昌市紫阳大道99号
  • 邮编:330022
  • 邮箱:lk8506184@126.com
  • 电话:0791-88506814
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5862
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1092/N
  • 邮发代号:44-56
  • 获奖情况:
  • 2009年中国高等学校自然科学学报研究会颁发“全国...,2009年被评为:第四届华东地区优秀期刊奖”,2008年教育部科技司授予“第2届中国高校优秀科技...,2008年江西省新闻出版局授予“第3届江西省优秀期...,2004年教育部科技司授予“全国高校优秀科技期刊二...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5205