| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·应用领域 | 第9-10页 |
| ·本文的工作 | 第10-11页 |
| ·本文的结构 | 第11-12页 |
| 2 蛋白质关系抽取相关知识及研究综述 | 第12-19页 |
| ·蛋白质关系抽取的相关知识 | 第12-17页 |
| ·信息抽取的定义 | 第12-13页 |
| ·信息抽取的应用对象 | 第13页 |
| ·信息抽取的评价标准 | 第13-14页 |
| ·关系抽取的历史 | 第14-15页 |
| ·关系抽取的研究现状 | 第15-17页 |
| ·蛋白质相互作用关系抽取的研究现状 | 第17-19页 |
| 3 统计学习理论与支持向量机 | 第19-30页 |
| ·统计学习理论概述 | 第19-24页 |
| ·学习问题的数学表达 | 第19-20页 |
| ·统计学习理论的核心内容 | 第20页 |
| ·VC维 | 第20-21页 |
| ·经验风险最小化 | 第21页 |
| ·复杂性与推广能力 | 第21-22页 |
| ·推广性的界 | 第22-23页 |
| ·结构风险最小化 | 第23-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-30页 |
| ·广义最优分类面 | 第24-26页 |
| ·支持向量机 | 第26-27页 |
| ·核函数 | 第27-28页 |
| ·用于函数拟合的 SVM | 第28-29页 |
| ·核函数主要成分分析 | 第29-30页 |
| 4 系统方法描述 | 第30-44页 |
| ·指代消解 | 第30-32页 |
| ·指代消解的相关概念 | 第30-31页 |
| ·指代消解的基本原理和方法 | 第31页 |
| ·指代消解的主要实现技术 | 第31页 |
| ·DUTExtractor系统的指代消解 | 第31-32页 |
| ·命名实体识别 | 第32-34页 |
| ·条件随机域模型的简要介绍 | 第32-33页 |
| ·DUTExtractor系统的命名实体识别 | 第33-34页 |
| ·链接语法与链接路径提取算法 | 第34-40页 |
| ·链接语法的形式定义和基本概念 | 第34-37页 |
| ·链接语法的主要特点 | 第37页 |
| ·链接语法的分析算法 | 第37-39页 |
| ·DUTExtractor系统中链接语法分析器的作用以及链接提取算法 | 第39-40页 |
| ·关系抽取的特征选取 | 第40-44页 |
| ·词项特征 | 第40-41页 |
| ·关键词特征 | 第41-42页 |
| ·链接特征 | 第42页 |
| ·词对(pair)特征 | 第42-44页 |
| 5 系统实现与性能评估 | 第44-50页 |
| ·系统框架 | 第44-45页 |
| ·系统实现 | 第45-47页 |
| ·系统实现采用的编程语言 | 第45页 |
| ·系统实现采用的数据库管理软件 | 第45-46页 |
| ·系统界面与输入输出 | 第46-47页 |
| ·实验语料及训练和测试数据的构造 | 第47页 |
| ·系统性能评估 | 第47-50页 |
| ·系统关系抽取结果 | 第47-49页 |
| ·系统关系抽取错误分析 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |