| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| ·研究的动机和意义 | 第13-16页 |
| ·生物技术发展带来的挑战 | 第13-14页 |
| ·生物蛋白质互作用文本挖掘的概念 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-23页 |
| ·蛋白质命名实体识别 | 第16-18页 |
| ·蛋白质互作用信息抽取 | 第18-19页 |
| ·评测会议 | 第19-20页 |
| ·语料库 | 第20-21页 |
| ·现有研究工作存在的主要问题 | 第21-23页 |
| ·论文的主要工作 | 第23-24页 |
| ·论文的章节安排 | 第24-26页 |
| 第二章 机器学习理论与挖掘模型 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·机器学习模型 | 第26-28页 |
| ·机器学习模型定义 | 第26-27页 |
| ·产生式模型与判别式模型 | 第27-28页 |
| ·机器学习方法 | 第28-32页 |
| ·分类和序列标注问题 | 第28-29页 |
| ·最大熵模型 | 第29-31页 |
| ·条件随机域模型 | 第31-32页 |
| ·评测指标 | 第32-33页 |
| ·蛋白质互作用文本挖掘的通用模型 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于条件随机域的蛋白质命名实体识别 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·问题定义 | 第35-36页 |
| ·蛋白质命名实体特点 | 第36-37页 |
| ·蛋白质命名实体识别模型 | 第37-38页 |
| ·特征选择 | 第38-42页 |
| ·特征集 | 第38-41页 |
| ·特征筛选 | 第41-42页 |
| ·后期处理 | 第42-44页 |
| ·边界调整 | 第42-44页 |
| ·词过滤 | 第44页 |
| ·实验 | 第44-47页 |
| ·人类/HIV 蛋白质名称的识别实验 | 第45-47页 |
| ·与其他工作的对比实验 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于模型融合的蛋白质互作用信息抽取研究 | 第49-66页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·相关工作 | 第49-50页 |
| ·问题定义 | 第50-51页 |
| ·分类模型融合的方法 | 第51-52页 |
| ·序列比对算法 | 第52-53页 |
| ·基于融合模型的蛋白质互作用信息抽取 | 第53-61页 |
| ·模式学习 | 第54-58页 |
| ·蛋白质互作用信息抽取 | 第58-61页 |
| ·实验 | 第61-64页 |
| ·BC-PPI 语料库 | 第61-64页 |
| ·错误分析 | 第64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 第五章 浅层句法分析在蛋白质互作用信息抽取中的应用 | 第66-79页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·浅层句法分析的概念 | 第67页 |
| ·相关工作 | 第67-68页 |
| ·融合浅层句法分析的信息抽取模型 | 第68-69页 |
| ·生物文本浅层句法分析 | 第69-76页 |
| ·语块切分 | 第70页 |
| ·同位语分析 | 第70-72页 |
| ·并列结构分析 | 第72-74页 |
| ·从句结构分析 | 第74-76页 |
| ·机器学习 | 第76页 |
| ·实验 | 第76-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 第六章 基于半监督学习的蛋白质互作用信息抽取 | 第79-92页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·半监督学习 | 第79-83页 |
| ·未标注数据对模型性能的影响 | 第79-80页 |
| ·半监督学习的定义 | 第80-81页 |
| ·半监督学习的方法 | 第81-83页 |
| ·融合词特征和模式学习的联合训练 | 第83-87页 |
| ·组件算法和视图选择 | 第83-84页 |
| ·联合训练算法 | 第84-85页 |
| ·实验一联合训练算法实验 | 第85-87页 |
| ·基于k-最近邻的实例自动标注 | 第87-91页 |
| ·k-最近邻算法 | 第87-88页 |
| ·实例自动标注算法 | 第88-89页 |
| ·实验二实例自动标注实验 | 第89-91页 |
| ·小结 | 第91-92页 |
| 第七章 全文总结和未来工作展望 | 第92-95页 |
| ·全文总结 | 第92-93页 |
| ·未来工作 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-106页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第106-107页 |