基于TSVM与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取

• 作者: 刘健苗 王浩畅 赵铁军
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质交互作用关系抽取 半监督学习 直推式支持向量机(TSVM) 主动学习
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 480-486
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 7183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2009.05.008

摘要

针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取研究中已标注语料有限而未标注生物医学自由文本易得的问题,进行了基于直推式支持向量机(TSVM)与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取研究.通过自主选择最优的未标注样本加入到TSVM的训练过程中,最大程度地提高了系统的性能.实验结果表明,TSVM与主动学习融合的算法在少量已标注样本和大量未标注样本组成的混合样本集上取得了较好的学习效果,与传统的支持向量机(SVM)和TSVM算法相比,能有效地减少学习样本数,提高分类精度,在AImed语料上取得了F测度为64.12%的较好性能.