| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 生物医学命名实体识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 生物医学相关关系抽取研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 生物医学相关文本挖掘发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第14-16页 |
| 1.4 本文组织 | 第16-18页 |
| 第2章 相关算法、工具和资源 | 第18-24页 |
| 2.1 CRF | 第18-19页 |
| 2.2 机器学习工具包CRF++ | 第19-20页 |
| 2.3 相关资源 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 疾病命名实体识别 | 第24-42页 |
| 3.1 问题描述 | 第24-25页 |
| 3.2 CRF结合语义词典的疾病命名实体识别思路 | 第25-26页 |
| 3.3 医学术语语义词典构造 | 第26-28页 |
| 3.4 CRF结合语义词典的疾病命名识别 | 第28-33页 |
| 3.4.1 预处理 | 第29页 |
| 3.4.2 特征集合 | 第29-32页 |
| 3.4.3 后处理 | 第32-33页 |
| 3.5 实验设计与结果讨论 | 第33-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-42页 |
| 第4章 蛋白质磷酸化与疾病关系抽取 | 第42-54页 |
| 4.1 问题描述 | 第42-45页 |
| 4.2 蛋白质磷酸化与疾病关系抽取系统PDRMine设计思路 | 第45-46页 |
| 4.3 蛋白质磷酸化与疾病关系抽取PDRMine系统详细介绍 | 第46-51页 |
| 4.3.1 磷酸化信息抽取系统RLIMS-P | 第46-48页 |
| 4.3.2 疾病命名实体识别 | 第48-49页 |
| 4.3.3 蛋白质磷酸化与疾病关系类型判断 | 第49-51页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结 | 第54-58页 |
| 5.1 本文工作 | 第54-55页 |
| 5.2 本文贡献与创新之处 | 第55-56页 |
| 5.3 进一步的工作 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录1 插图索引 | 第62-64页 |
| 附录2 表格索引 | 第64-66页 |
| 附录3 公式索引 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 在读期间参加的科研项目 | 第72页 |