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基于TSVM与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取
1
作者
刘健苗
王浩畅
赵铁军
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期480-486,共7页
针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取研究中已标注语料有限而未标注生物医学自由文本易得的问题,进行了基于直推式支持向量机(TSVM)与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取研究。通过自主选择最优的未标注样本加入到TSVM的训练过程中,最...
针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取研究中已标注语料有限而未标注生物医学自由文本易得的问题,进行了基于直推式支持向量机(TSVM)与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取研究。通过自主选择最优的未标注样本加入到TSVM的训练过程中,最大程度地提高了系统的性能。实验结果表明,TSVM与主动学习融合的算法在少量已标注样本和大量未标注样本组成的混合样本集上取得了较好的学习效果,与传统的支持向量机(SVM)和TSVM算法相比,能有效地减少学习样本数,提高分类精度,在AImed语料上取得了F测度为64.12%的较好性能。
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关键词
蛋白质交互作用关系抽取
半监督学习
直推式支持向量机(TSVM)
主动学习
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职称材料
题名
基于TSVM与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取
1
作者
刘健苗
王浩畅
赵铁军
机构
哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室
中讯邮电咨询设计院有限公司信息工程处
大庆石油学院计算机与
信息
技术学院
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期480-486,共7页
基金
863计划(2006AA01Z150)
国家自然科学基金(60736044)资助项目
文摘
针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取研究中已标注语料有限而未标注生物医学自由文本易得的问题,进行了基于直推式支持向量机(TSVM)与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取研究。通过自主选择最优的未标注样本加入到TSVM的训练过程中,最大程度地提高了系统的性能。实验结果表明,TSVM与主动学习融合的算法在少量已标注样本和大量未标注样本组成的混合样本集上取得了较好的学习效果,与传统的支持向量机(SVM)和TSVM算法相比,能有效地减少学习样本数,提高分类精度,在AImed语料上取得了F测度为64.12%的较好性能。
关键词
蛋白质交互作用关系抽取
半监督学习
直推式支持向量机(TSVM)
主动学习
Keywords
protein-protein interaction extraction, semi-supervised learning, transductive support vector machine（TSVM）, active learning
分类号
Q51-3 [生物学—生物化学]
G642.4 [文化科学—高等教育学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TSVM与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取
刘健苗
王浩畅
赵铁军
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
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