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基于多特征与多分类器融合的PPIE方法
被引量：
1
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作者
王健
刘敏捷
林鸿飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期207-212,共6页
从生物医学文献中自动地抽取蛋白质相互作用(PPI)关系是文本挖掘的一项重要任务。考虑到特征和分类器的选择对于PPI任务的重要性,提出一种基于丰富特征和多分类器融合的蛋白质关系抽取方法。选取15种词法、句法及语义特征,融合3种分类器...
从生物医学文献中自动地抽取蛋白质相互作用(PPI)关系是文本挖掘的一项重要任务。考虑到特征和分类器的选择对于PPI任务的重要性,提出一种基于丰富特征和多分类器融合的蛋白质关系抽取方法。选取15种词法、句法及语义特征,融合3种分类器,采用文档级别的10倍交叉验证方法,在5个公开的PPI基准语料上进行评估实验,结果表明,该方法在AIMed语料上取得的F值和AUC值分别为63.7%和87.8%,具有良好的抽取性能。
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关键词
蛋白质相互作用关系抽取
丰富特征
支持向量机
最大熵
图核
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题名
基于多特征与多分类器融合的PPIE方法
被引量：
1
1
作者
王健
刘敏捷
林鸿飞
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期207-212,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61340020)
文摘
从生物医学文献中自动地抽取蛋白质相互作用(PPI)关系是文本挖掘的一项重要任务。考虑到特征和分类器的选择对于PPI任务的重要性,提出一种基于丰富特征和多分类器融合的蛋白质关系抽取方法。选取15种词法、句法及语义特征,融合3种分类器,采用文档级别的10倍交叉验证方法,在5个公开的PPI基准语料上进行评估实验,结果表明,该方法在AIMed语料上取得的F值和AUC值分别为63.7%和87.8%,具有良好的抽取性能。
关键词
蛋白质相互作用关系抽取
丰富特征
支持向量机
最大熵
图核
Keywords
protein-protein interaction extraction （ ppie ）
rich features
Support Vector Machine （ SVM ）
maximum entropy
graph kernel
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征与多分类器融合的PPIE方法
王健
刘敏捷
林鸿飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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