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非编码碱基序列文献的挖掘
1
作者
安建福
孟丽莉
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1343-1347,共5页
目的应用神经网络算法提高非编码碱基序列文献的查全率和查准率。方法从PubMed数据库中选取样本。对样本处理后,应用词频(TF)×逆文档频率(IDF)方法选取特征项,建立基于后向传播(BP)神经网络算法的检索模型。结果在选取100个特征项...
目的应用神经网络算法提高非编码碱基序列文献的查全率和查准率。方法从PubMed数据库中选取样本。对样本处理后,应用词频(TF)×逆文档频率(IDF)方法选取特征项,建立基于后向传播(BP)神经网络算法的检索模型。结果在选取100个特征项时,查准率为91.49%,查全率为71.23%,受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC)为0.823,特异度为93.37%,灵敏度为71.23%,准确率为82.30%。结论该方法与常用的关键词、MeSH词等方法相比,不仅能够查准也能查全与主题相关的文献。
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关键词
非编码碱基序列
神经网络
后向传播算法
词频x逆文档频率
文献挖掘
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题名
非编码碱基序列文献的挖掘
1
作者
安建福
孟丽莉
机构
上海交通大学医学院附属仁济医院信息中心
出处
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1343-1347,共5页
文摘
目的应用神经网络算法提高非编码碱基序列文献的查全率和查准率。方法从PubMed数据库中选取样本。对样本处理后,应用词频(TF)×逆文档频率(IDF)方法选取特征项,建立基于后向传播(BP)神经网络算法的检索模型。结果在选取100个特征项时,查准率为91.49%,查全率为71.23%,受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC)为0.823,特异度为93.37%,灵敏度为71.23%,准确率为82.30%。结论该方法与常用的关键词、MeSH词等方法相比,不仅能够查准也能查全与主题相关的文献。
关键词
非编码碱基序列
神经网络
后向传播算法
词频x逆文档频率
文献挖掘
Keywords
non-coding base sequence
neural network
back-propagation algorithm
term occurrence frequency andinverse document frequency
literature mining
分类号
R-5 [医药卫生]
G252.7 [文化科学—图书馆学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
非编码碱基序列文献的挖掘
安建福
孟丽莉
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013
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