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J-GLOBAL ID：201702291939716835   整理番号：17A1592128

薬物実体と薬物の相互関係の同定【JST・京大機械翻訳】

Joint extraction of drug entity and drug-drug interaction

著者 (2件)： Liu Ben (武漢大学 計算机学院,湖北 武漢,430072) ,  Ji Donghong (武漢大学 計算机学院,湖北 武漢,430072)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 5  ページ： 1377-1381  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  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： 現在、薬物の実体と薬物の相互関係を識別する方法の中で、主にシリアルの方法が使われている。これらの方法は誤差伝達と二段階相関を利用できないという欠点をもたらす。構造認識アルゴリズムは,これらの2つの欠点を改善することができた。同時に、薬物実体と薬物の相互関係に対して探索を行い、実体情報と実体関係情報を利用して結果に対して採点を行い、最も良い結果を選んだ。実験結果により,本アルゴリズムは,薬物実体と薬物の間の関係を認識することができ,そして,生物学的情報のテキスト設計の特性に対して,アルゴリズムの性能を,効果的に改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： named entity recognition ,  drug-drug interaction ,  perceptron ,  joint extraction ,  entity relation extraction

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 薬物 ,  相互関係 ,  同定