| 中文摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-15页 |
| ·语义关系提取方法研究现状 | 第12-14页 |
| ·肿瘤-药物-基因关系提取系统研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第16-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 2 基于多核学习的语义关系提取相关理论 | 第19-26页 |
| ·语义关系提取关键技术 | 第19-20页 |
| ·肿瘤-药物-基因三者相互作用关系类型 | 第20-21页 |
| ·多核学习原理 | 第21-25页 |
| ·机器学习 | 第21-22页 |
| ·核方法 | 第22页 |
| ·支持向量机 | 第22-24页 |
| ·核函数的构造 | 第24页 |
| ·多核学习方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 肿瘤-基因-药物语义关系提取方法 | 第26-32页 |
| ·语料预处理 | 第26-27页 |
| ·多核函数的构造 | 第27-30页 |
| ·词汇核 | 第27-29页 |
| ·句法核 | 第29页 |
| ·语义核 | 第29-30页 |
| ·多核学习模型的构造 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 语义关系提取实验及结果分析 | 第32-39页 |
| ·实验语料 | 第32-35页 |
| ·CTD数据库概述 | 第32-34页 |
| ·实验语料采集结果 | 第34-35页 |
| ·实验评测指标 | 第35-37页 |
| ·准确率和召回率 | 第36页 |
| ·F值(F-measure) | 第36-37页 |
| ·实验内容及结果分析 | 第37页 |
| ·与其他研究方法比较 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 面向肿瘤个体化用药的语义关系提取系统设计与实现 | 第39-48页 |
| ·系统设计方法 | 第39-41页 |
| ·数据收集 | 第39-40页 |
| ·数据预处理 | 第40页 |
| ·命名实体识别 | 第40页 |
| ·肿瘤-药物-基因语义关系提取 | 第40-41页 |
| ·提取结果管理 | 第41页 |
| ·数据存储与组织方式 | 第41-42页 |
| ·系统功能 | 第42-46页 |
| ·功能模块 | 第42-44页 |
| ·用户查询 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-51页 |
| ·研究工作总结 | 第48-49页 |
| ·研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士期间发表论文及参与科研情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |