蛋白质关系抽取相关论文
随着生物医学领域文献的爆炸性增长,从生物医学文献中自动获取生物医学知识已经成为生物信息学研究的重要领域。由于蛋白质相互作......
生命科学技术的不断发展,导致了生物医学领域文献的数量呈爆炸式增长。因此,研究人员迫切需要自动化工具,从海量的文献中,提取出感......
蛋白质相互作用关系(Protein-Protein Interactions,PPIs,简称蛋白质关系)对理解生物过程具有重要的意义,从生物医学文本中自动抽......
提出了一种将监督学习和半监督学习融合的方法,并用于从文献中自动抽取蛋白质关系.在AImed语料上的实验得到63.2%的F值,这表明该方......
针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取方法中特征利用的片面性问题,提出了一种从上下文环境和句法结构中抽取特征的方法。该方法抽取词......
基于核函数的蛋白质关系（PPI）抽取可以捕获结构化信息,取得了较高的性能,但其计算复杂度过高。该文结合词汇、句法等信息,重点探讨了......
从生物医学文献中抽取蛋白质交互作用关系对蛋白质知识网络的建立、新药的研制等均具有重要的意义。为此,提出一种基于多核学习的......
蛋白质关系抽取和药物关系抽取对于生物医学领域相关数据库的构建、生命科学研究、药物开发和疾病的防治都具有重要意义。目前,大......
蛋白质关系抽取研究对于生命科学各领域的研究具有广泛的应用价值。但是,基于机器学习的蛋白质关系抽取方法普遍停留在二元关系抽......
以往的蛋白质关系抽取系统主要提取出能够标示是否存在关系的典型特征,同时引入经典的已分类特征构建出属于自己的PPI系统。这样的......
在当今信息技术以不可阻挡之势迅猛发展的时代,公开发表的生物医学文献也正在呈现爆炸式的增长态势。系统生物学的研究与发展又使......
生物医学文献的数量正爆炸式地增长。如此海量的数据给研究者们带来丰富的信息,但研究者们通宵达旦阅读文献也不及文献的增长速度......
蛋白质关系抽取是生物医学信息抽取领域的重要分支。目前研究中,基于特征和核函数方法的蛋白质关系抽取已被充分研究,并且达到了很......
