基于支持向量机的生物医学文献蛋白质关系抽取

• 作者: 李彦鹏 杨志豪 林鸿飞 洪莉
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 链接语法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 361-369
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 8571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2008.04.013

摘要

从生物医学文献中抽取蛋白质(基因)交互作用关系对蛋白质知识网络的建立、蛋白质关系的预测以及新药的研制等均具有重要的意义.提出了一种基于支持向量机(SVM)的蛋白质(基因)交互作用关系抽取方法.该方法除了选取词项特征、关键词特征、实体距离特征、链接特征外,还利用链接语法分析方法可以获得较高准确率的特性,引入链接语法分析方法抽取结果特征.实验结果表明,该方法的召回率性能与使用同一测试语料的其他系统相比具有明显的优势,综合分类率F指标也高于其他系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学电子与信息工程学院	214	3759	31.0	55.0
2	杨志豪	大连理工大学电子与信息工程学院	57	863	13.0	28.0
3	洪莉	朝阳师范高等专科学校数学计算机系	8	40	3.0	6.0
4	李彦鹏	大连理工大学电子与信息工程学院	7	77	4.0	7.0