基于组合核与主动学习的蛋白质交互关系抽取
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·基于规则模式匹配的方法 | 第10页 |
| ·基于同现的方法 | 第10-11页 |
| ·基于统计的机器学习的方法 | 第11-13页 |
| ·本文工作与本文结构 | 第13-15页 |
| 2 蛋白质交互关系抽取的相关知识以及模型算法介绍 | 第15-21页 |
| ·关系抽取 | 第15-16页 |
| ·关系抽取的相关知识 | 第15-16页 |
| ·生物医学中关系抽取 | 第16页 |
| ·机器学习 | 第16-17页 |
| ·支持向量机 | 第17-21页 |
| ·支持向量机的原理 | 第18-19页 |
| ·核函数 | 第19-21页 |
| 3 基于组合核SVM的蛋白质交互关系抽取 | 第21-32页 |
| ·语料预处理工作 | 第22页 |
| ·基于特征向量的核以及特征抽取和特征表示 | 第22-25页 |
| ·词特征 | 第23页 |
| ·链接特征 | 第23-24页 |
| ·两个蛋白质之间的距离特征 | 第24-25页 |
| ·基于结构的核 | 第25-31页 |
| ·结构路径的抽取 | 第26-27页 |
| ·基于结构的核 | 第27-31页 |
| ·组合核 | 第31-32页 |
| 4 基于组合核的实验结果与实验分析 | 第32-38页 |
| ·不同特征的有效性验证 | 第33页 |
| ·使用组合核的实验结果 | 第33-35页 |
| ·与其他文献的比较 | 第35-36页 |
| ·本章结论及下一步计划 | 第36-38页 |
| 5 组合核SVM和主动学习结合的蛋白质关系抽取 | 第38-49页 |
| ·主动学习 | 第38-40页 |
| ·基于不确定样本的选择 | 第38-39页 |
| ·基于版本空间缩减的样本选择 | 第39页 |
| ·基于误差损失的选择 | 第39-40页 |
| ·主动学习与SVM相结合 | 第40-42页 |
| ·实验设计和结果分析 | 第42-48页 |
| ·实验设计 | 第42页 |
| ·单个语料上实验结果及分析 | 第42-46页 |
| ·交叉语料上实验结果及分析 | 第46-48页 |
| ·下一步的工作 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
