基于支持向量机的蛋白质名称信息提取技术研究

• 作者: 姜涛 张绍武 潘泉
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 信息提取 蛋白质 支持向量机 K近邻
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 1521-1523
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2006.11.031

摘要

基于信息提取理论,采取支持向量机和K近邻两种机器学习方法,对生物医学文献中蛋白质名称提取问题进行了相关研究;结果表明,机器学习方法可以较精确地标示出文章中的蛋白质名称,以支持向量机的效果最好,精度达到70.2%,召回率达到60.4%;文章还对文本的特征组合进行了比较研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘泉	西北工业大学自动化学院	544	9437	45.0	77.0
2	姜涛	西北工业大学自动化学院	11	53	5.0	7.0
3	张绍武	西北工业大学生命科学院	66	809	14.0	26.0