| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第13-15页 |
| 图目录 | 第15-16页 |
| 表目录 | 第16-18页 |
| 主要符号表 | 第18-19页 |
| 1 绪论 | 第19-33页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-22页 |
| 1.1.1 生物信息学简介 | 第19-20页 |
| 1.1.2 生物医学文本挖掘及其应用 | 第20-22页 |
| 1.2 生物医学领域信息抽取研究现状 | 第22-26页 |
| 1.2.1 生物医学实体关系抽取 | 第22-25页 |
| 1.2.2 生物医学事件抽取 | 第25-26页 |
| 1.3 蛋白质复合物识别研究现状 | 第26-31页 |
| 1.3.1 复合物识别研究意义 | 第26-28页 |
| 1.3.2 复合物识别研究现状 | 第28-31页 |
| 1.3.3 复合物识别研究存在的主要问题 | 第31页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第31-33页 |
| 2 基于HSP图核模型的生物医学实体关系抽取 | 第33-58页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 生物医学实体关系抽取相关研究 | 第33-36页 |
| 2.2.1 生物医学实体关系抽取任务 | 第33-35页 |
| 2.2.2 生物医学实体关系抽取相关研究 | 第35-36页 |
| 2.3 HSP图核方法 | 第36-46页 |
| 2.3.1 句法依存图 | 第36-37页 |
| 2.3.2 图核方法 | 第37-39页 |
| 2.3.3 HSP图核方法 | 第39-45页 |
| 2.3.4 HSP图核时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第46-56页 |
| 2.4.1 实验评测指标 | 第46-47页 |
| 2.4.2 蛋白质相互作用关系抽取性能 | 第47-52页 |
| 2.4.3 药物副作用关系抽取性能 | 第52-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 3 基于丰富特征的生物医学事件触发词识别 | 第58-71页 |
| 3.1 引言 | 第58页 |
| 3.2 生物医学事件触发词识别相关研究 | 第58-61页 |
| 3.3 基于丰富特征的触发词识别方法 | 第61-66页 |
| 3.3.1 构造哈希特征 | 第62-65页 |
| 3.3.2 基于丰富特征的触发词识别方法 | 第65-66页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第66-70页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第66页 |
| 3.4.2 基于丰富特征的触发词识别方法性能 | 第66-68页 |
| 3.4.3 哈希特征性能分析 | 第68页 |
| 3.4.4 与其他方法的性能比较 | 第68-70页 |
| 3.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 4 基于生物医学文献和基因本体的复合物识别方法 | 第71-109页 |
| 4.1 引言 | 第71-72页 |
| 4.2 蛋白质复合物识别相关研究 | 第72-76页 |
| 4.2.1 蛋白质复合物识别研究现状 | 第72-75页 |
| 4.2.2 复合物识别评价指标 | 第75-76页 |
| 4.3 整合基因本体数据识别蛋白质复合物 | 第76-90页 |
| 4.3.1 本体属性网络 | 第77-80页 |
| 4.3.2 基于本体属性网络的复合物识别方法 | 第80-84页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第84-90页 |
| 4.4 整合生物医学文献PPI数据识别蛋白质复合物 | 第90-107页 |
| 4.4.1 抽取生物医学文献PPI数据 | 第90-92页 |
| 4.4.2 蛋白质属性网络 | 第92-96页 |
| 4.4.3 基于蛋白质属性网络的复合物识别方法 | 第96-99页 |
| 4.4.4 实验结果与分析 | 第99-107页 |
| 4.5 本章小结 | 第107-109页 |
| 5 结论与展望 | 第109-113页 |
| 5.1 结论 | 第109-110页 |
| 5.2 创新点摘要 | 第110-111页 |
| 5.3 展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-122页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 作者简介 | 第125-126页 |