原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对生物文献库中人工标注样本数量缺乏的问题,提出一种半监督类型的基于联合训练的方法.在样本预处理的基础上,基于词特征的机器学习方法和基于模式学习的方法选择样本的不同特征子集,并被合成到联合训练方法中;在训练过程中每种方法能够利用少量初始标注样本和大量未标注样本进行学习,并用另一方法的学习结果扩充标注样本集.该方法在AIMED语料库中获得了63.9%的F1值,比较实验结果表明,该方法性能优于监督方法,且能有效利用未标注样本以适应实际抽取任务.
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文献信息
篇名 基于联合训练的蛋白质互作用信息抽取方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 蛋白质互作用 半监督 联合训练 词特征 模式学习
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 软件技术研究
研究方向 页码范围 1738-1741
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.05.041
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦志光 电子科技大学计算机科学与工程学院 262 3157 26.0 46.0
2 邓蔚 电子科技大学计算机科学与工程学院 5 26 3.0 5.0
3 钱伟中 电子科技大学计算机科学与工程学院 15 76 5.0 8.0
4 傅翀 电子科技大学计算机科学与工程学院 18 306 6.0 17.0
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研究主题发展历程
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蛋白质互作用
半监督
联合训练
词特征
模式学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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总被引数(次)
238385
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