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上海证券市场A股股票网络复杂特性分析
  • ISSN号:0253-2239
  • 期刊名称:《光学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.12[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] 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]青岛大学信息工程学院,青岛266071
  • 相关基金:国家自然基金重大研究计划培育项目(批准号:91130035)资助;山东省自然科学基金重点项目(批准号:ZR2012FZ003)资助;山东省自然科学基金青年基金(批准号:ZR2012FQO17)资助.
中文摘要:

根据生物医学文本中基因名的特点,提出了一组新特征用于基因名的识别。利用精简的特征集,将提出的新特征融合进精简特征集中。应用GlobalLinear模型和感知机学习算法在BioCreativeⅡ数据集中对提出的方法进行了验证,结果表明,通过使用数量较少的、区分能力强的特征,仍能使系统达到较高的性能。当融合新特征时,系统的精确率和召回率也有一定的提高。

英文摘要:

Based on the features in biomedical text, a new feature method was proposed to recognize gene names. A reductive feature set combined with some new features was employed in the form of gene lexi- cons, applying the method on BioCreative Ⅱ shared dataset with global linear framework and perceptron learning algorithm. Results of the experiment show that in the case of reductive and strong classification features, the system still obtain high performance. When incorporate new features, the precision and recall continue improved to some extent.

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期刊信息
  • 《光学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会 中国科学院上海光学精密机械研究所
  • 主编:曹健林
  • 地址:上海市嘉定区清河路390号
  • 邮编:201800
  • 邮箱:aos@siom.ac.cn
  • 电话:021-69916837
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-2239
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1252/O4
  • 邮发代号:4-293
  • 获奖情况:
  • 1992年中科院优秀期刊二等奖,1996年第二届上海市优秀期刊评比一等奖,2000年中科院优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:33570