蛋白質相互作用信息提取算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文對“蛋白質相互作用信息提取”，這個具有重要理論意義和廣闊應用前景的課題進行研究和探索。主要研究工作如下：針對現(xiàn)有蛋白質相互作用信息提取算法存在的局限性，提出了一種分兩步驟實現(xiàn)的蛋白質相互作用信息提取算法，即：先應用支持向量機(SVM)提取文獻中的蛋白質名稱信息，然后通過關鍵詞匹配技術提取文獻中的蛋白質相互作用信息。該方案為蛋白質相互作用信息提取研究提供了一條新穎的研究思路。 對目前該研究領域內常用的數(shù)據(jù)集進行比較分析，選擇語

2、料豐富的GENIA3.02作為本文研究的主要數(shù)據(jù)集。通過實驗發(fā)現(xiàn)：對五種單詞特征(單詞、詞性、單詞前綴、單詞后綴、前導類別信息)進行了不同的組合，以五種特征組合的蛋白質名稱信息提取算法性能最好；SVM方法應用到蛋白質名稱信息提取領域，其性能好于傳統(tǒng)的基于詞典提取方法，與最大熵方法性能相近；本文設計的兩步實現(xiàn)蛋白質相互作用信息提取算法與該研究領域其它方法比較，性能較好。 最后，設計了一種蛋白質相互作用信息提取系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用模塊化

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