第一章 绪论 | 第1-14页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·国内外研究现状 | 第9-10页 |
·信息提取技术概述 | 第10-13页 |
·信息提取技术特点 | 第11-12页 |
·信息提取技术内容 | 第12页 |
·信息提取工作流程 | 第12-13页 |
·本文研究工作 | 第13页 |
·论文安排 | 第13-14页 |
第二章 蛋白质信息提取算法模型 | 第14-27页 |
·支持向量机 | 第14-20页 |
·统计学习理论(SLT) | 第14-15页 |
·原理 | 第15-16页 |
·分类算法 | 第16-20页 |
·蛋白质名称信息提取 | 第20-23页 |
·区域信息表示方法 | 第22页 |
·分类策略 | 第22-23页 |
·蛋白质相互作用信息提取 | 第23-25页 |
·信息提取评价标准 | 第25-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第三章 数据集与特征组合方法 | 第27-37页 |
·数据集 | 第27-31页 |
·GENIA数据集 | 第27-31页 |
·Yapex数据集 | 第31页 |
·词性 | 第31-33页 |
·特征提取 | 第33-35页 |
·特征组合 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第四章 蛋白质名称及蛋白质相互作用信息提取实验结果 | 第37-48页 |
·蛋白质名称信息提取 | 第37-44页 |
·基于SVM的信息提取方法结果及讨论 | 第37-42页 |
·特征组合结果及讨论 | 第42-43页 |
·算法在其它数据集上的性能分析 | 第43-44页 |
·蛋白质相互作用信息提取结果及讨论 | 第44-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第五章 蛋白质相互作用信息提取系统 | 第48-55页 |
·系统设计 | 第48-53页 |
·系统性能评价指标 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
作者发表论文 | 第60-61页 |
致谢 | 第61-62页 |
西北工业大学业学位论文知识产权声明书 | 第62页 |
西北工业大学学位论文原创性声明 | 第62页 |