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J-GLOBAL ID：201302251201689420   整理番号：13A0933162

文脈と構文の特徴に基づく蛋白質間相互作用抽出

Protein-protein interaction extraction based on contextual and syntactic features

著者 (4件)： Wang Jian (School of Computer Sci. and Technol.,Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian) ,  Ji Minghui (School of Computer Sci. and Technol.,Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian) ,  Lin Hongfei (School of Computer Sci. and Technol.,Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian) ,  Yang Zhihao (School of Computer Sci. and Technol.,Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 32  号： 4  ページ： 1074-1077  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多くの蛋白質間相互作用(PPI)抽出法に使用された特徴の不公平を考慮して,PPI抽出のために文脈情報と構文論構造から豊かな特徴を抽出するよう新アプローチを提案する。語彙,位置,距離,依存性構文論,および深い文法特徴などの様々な特徴は特徴集合を構成し,サポートベクトルマシン(SVM)分類装置をPPI抽出に使用した。複数のPPIコーパスに関する実験評価は,豊かな特徴がいくつかの重要特性を見逃すというリスクを減らすのにより総合的情報を利用できることを明らかにする。この方式は目的とするコーパスに関する59.2%のFスコアと85.6%の曲線下面積(AUC)で,比較できる評価に関して最先端の性能を達成した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *分子間相互作用 ,  サポートベクトルマシン ,  分類装置 ,  コーパス ,  情報 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： *蛋白質間相互作用 ,  文脈情報 ,  曲線下面積 ,  SVM

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 文脈 ,  構文 ,  蛋白質間相互作用