本文關(guān)鍵詞：基于文檔集的生物信息挖掘模型研究

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【摘要】：針對生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量急劇增長,人工從文獻(xiàn)中獲取所需要的信息已不能適應(yīng)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)量迅速生長的需要。利用Stanford Parser等開源工具,采用自然語言處理技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)等多種方法,提出了一種新型的生物信息挖掘模型,并對其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析。該模型在對全文文本SBQTL(Soybean Quantitative Trait Loci)測試中父母本信息提取的準(zhǔn)確率和召回率分別為93.0%和78.4%;在對Pub Med測試中,準(zhǔn)確率和召回率分別為94.3%和80.0%。解決了生物醫(yī)學(xué)研究者從海量文獻(xiàn)中更有效、快速地找到所需信息的問題,以便生物學(xué)家發(fā)現(xiàn)隱藏的生物醫(yī)學(xué)知識并驗證得到新的科學(xué)發(fā)現(xiàn),從而使人們對生物醫(yī)學(xué)現(xiàn)象的認(rèn)識得到了提高。
【作者單位】： 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電信與信息學(xué)院;
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言近年來隨著高通量生物技術(shù)的發(fā)展,生物醫(yī)學(xué)的實驗手段、研究方法均得到了巨大的改進(jìn),導(dǎo)致生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)實驗數(shù)據(jù)的急速增長,數(shù)學(xué)、化學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的專家對數(shù)據(jù)的存儲、傳輸、處理、理解與應(yīng)用等一系列問題產(chǎn)生濃厚的興趣并通過實驗取得了大量成果。生物

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