基于半监督学习的蛋白质关系抽取研究

• 作者: 崔宝今 张霄 林鸿飞
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 半监督学习 词特征 自训练 协同训练
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据库挖掘
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文

摘要

使用半监督学习方法中的自训练、协同训练方法,利用少量已标注样本和大量未标注样本来完成蛋白质关系抽取的任务.首先使用基于词特征的SVM(support vector machine)模型进行自训练,然后使用基于词特征的SVM模型和基于依存树特征的SVM模型进行协同训练.通过对4个语料的实验,验证了自训练及协同训练方法在蛋白质关系抽取领域中的应用效果.相比于自训练,协同训练可以通过两个相对独立的视图相互补充、相互学习,进而可以有效利用未标注数据.

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		214	3759	31.0	55.0
2	崔宝今		1	0	0.0	0.0
3	张霄		2	7	1.0	2.0