| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第19-38页 |
| 1.1 问题提出与研究意义 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第20-36页 |
| 1.2.1 文本挖掘与信息抽取概述 | 第20-22页 |
| 1.2.2 通用领域信息抽取研究进展 | 第22-23页 |
| 1.2.3 生物医学领域信息抽取研究进展 | 第23-25页 |
| 1.2.4 蛋白质交互作用关系抽取研究进展 | 第25-30页 |
| 1.2.5 生物医学事件抽取研究进展 | 第30-36页 |
| 1.3 本文主要研究思路与内容 | 第36-38页 |
| 2 基于特征向量的蛋白质交互作用关系抽取 | 第38-58页 |
| 2.1 基于特征向量的蛋白质关系抽取系统 | 第39-43页 |
| 2.1.1 实验语料 | 第39-41页 |
| 2.1.2 语料预处理 | 第41-43页 |
| 2.2 句法分析理论与工具 | 第43-46页 |
| 2.2.1 依存句法分析 | 第43-45页 |
| 2.2.2 深层句法分析 | 第45-46页 |
| 2.3 特征向量构建 | 第46-50页 |
| 2.3.1 上下文特征提取 | 第46-48页 |
| 2.3.2 句法分析特征提取 | 第48-50页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第50-57页 |
| 2.4.1 评价指标 | 第51-52页 |
| 2.4.2 在AIMed语料上的性能 | 第52-55页 |
| 2.4.3 与其他方法的性能比较 | 第55-56页 |
| 2.4.4 基于特征的PPI抽取系统的泛化性 | 第56-57页 |
| 2.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 3 加权多核融合学习的蛋白质交互关系抽取 | 第58-78页 |
| 3.1 基于核的PPI抽取方法分析 | 第58-65页 |
| 3.1.1 特征核 | 第58-59页 |
| 3.1.2 从字符串核到路径加权子序列核 | 第59-62页 |
| 3.1.3 全路径依存图核 | 第62-65页 |
| 3.2 加权多核融合学习的PPI抽取方法 | 第65-66页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第66-77页 |
| 3.3.1 核函数权重的设置与影响 | 第66-71页 |
| 3.3.2 在5个语料上的实验结果与性能 | 第71-74页 |
| 3.3.3 加权多核融合PPI抽取系统的泛化性 | 第74页 |
| 3.3.4 与其他PPI抽取系统的比较 | 第74-76页 |
| 3.3.5 主要错误分析 | 第76-77页 |
| 3.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 4 生物医学事件触发词识别方法研究 | 第78-95页 |
| 4.1 生物医学事件类型定义与语料 | 第79-82页 |
| 4.1.1 事件类型定义 | 第79-80页 |
| 4.1.2 事件标注语料集GE | 第80-82页 |
| 4.2 生物事件触发词驱动的识别系统架构 | 第82-89页 |
| 4.2.1 语料预处理与触发词词典构建 | 第83-84页 |
| 4.2.2 基于触发词词典的基本分类模块 | 第84-86页 |
| 4.2.3 基于深层分析的边检测分类模块 | 第86-88页 |
| 4.2.4 分类结果融合 | 第88-89页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第89-94页 |
| 4.3.1 数据集与评价方法 | 第89-90页 |
| 4.3.2 各种特征在事件触发词识别中的表现 | 第90-91页 |
| 4.3.3 数据分类融合效果评测 | 第91-92页 |
| 4.3.4 与WSD系统性能比较 | 第92-94页 |
| 4.4 本章小结 | 第94-95页 |
| 5 基于特征耦合泛化的生物医学事件论元检测 | 第95-114页 |
| 5.1 生物医学事件论元检测系统架构 | 第95-97页 |
| 5.2 标注数据基本特征提取 | 第97页 |
| 5.3 生物医学事件抽取中未标注数据的利用 | 第97-107页 |
| 5.3.1 生物事件中的数据稀疏问题 | 第97-98页 |
| 5.3.2 事件论元特征耦合泛化方法研究 | 第98-101页 |
| 5.3.3 特定实例特征和泛化类别特征的选择 | 第101-102页 |
| 5.3.4 相关符号规定与特征设计 | 第102-104页 |
| 5.3.5 特征耦合度类型的选择 | 第104-106页 |
| 5.3.6 未标注数据中触发词与蛋白质特征 | 第106-107页 |
| 5.4 事件语义后处理 | 第107页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第107-113页 |
| 5.5.1 泛化类别特征数与未标注数据的选择 | 第108-109页 |
| 5.5.2 不同特征组合在生物事件抽取中的作用比较 | 第109-112页 |
| 5.5.3 与其他生物事件抽取系统性能比较 | 第112-113页 |
| 5.6 本章小结 | 第113-114页 |
| 6 结论与展望 | 第114-117页 |
| 6.1 结论与创新点 | 第114-115页 |
| 6.2 创新点摘要 | 第115-116页 |
| 6.3 展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 作者简介 | 第130-131页 |