【摘要】：蛋白質(zhì)交互(Protein-Protein Interaction,PPI)作為生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域一項(xiàng)重要的研究課題,在發(fā)現(xiàn)疾病,探究生命規(guī)律方面有重要的應(yīng)用價(jià)值。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。依靠人工閱讀的方式,從海量非結(jié)構(gòu)化的文本中獲取PPI的有效信息很難滿足實(shí)際需求。因此,如何設(shè)計(jì)算法從大量文本資源中準(zhǔn)確提取信息,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化PPI信息抽取的這個(gè)問(wèn)題亟待解決。目前蛋白質(zhì)交互關(guān)系識(shí)別主要采用基于單句和基于大規(guī)模文本兩種方式�；趩尉涞牡鞍踪|(zhì)交互關(guān)系抽取,只依賴單個(gè)句子,很難掌握目標(biāo)蛋白質(zhì)對(duì)的全面描述信息�；诖笠�(guī)模文本的交互關(guān)系抽取,雖然獲取了目標(biāo)蛋白質(zhì)對(duì)更全面的信息進(jìn)行PPI判斷,但是對(duì)于有交互的蛋白質(zhì)對(duì)下會(huì)有一些句子沒(méi)有表達(dá)蛋白質(zhì)之間的交互關(guān)系,將所有句子同等看待,會(huì)抽取出一些無(wú)效的特征,從而影響識(shí)別的精度。針對(duì)兩者各自存在的缺陷,本文首先建立了基于雙層邏輯回歸分類器框架的基本模型,利用多實(shí)例多標(biāo)記學(xué)習(xí)關(guān)系抽取框架來(lái)對(duì)目標(biāo)蛋白質(zhì)對(duì)進(jìn)行表示,充分結(jié)合了蛋白質(zhì)對(duì)的局部信息和全局上下文信息。利用訓(xùn)練后的分類器在測(cè)試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明,本文的模型取得了較好的識(shí)別性能。接下來(lái)本文主要從單句級(jí)和蛋白質(zhì)對(duì)級(jí)兩個(gè)層面對(duì)基本模型進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了基于多層次線索的PPI識(shí)別改進(jìn)模型。對(duì)于包含核心詞的蛋白質(zhì)對(duì),利用句子重要性、句子相似性以及關(guān)鍵詞集等概念對(duì)包含核心詞集的蛋白質(zhì)對(duì)從蛋白質(zhì)對(duì)級(jí)上抽取額外的特征進(jìn)行特征改進(jìn)。和基本模型相比,有交互蛋白質(zhì)對(duì)的F1度量最高提高了2.8%,無(wú)交互蛋白質(zhì)對(duì)的F1度量最高提高了1.9%。對(duì)于無(wú)核心詞的蛋白質(zhì)對(duì),觀察到有交互的蛋白質(zhì)之間單詞數(shù)量明顯少于無(wú)交互的蛋白質(zhì),因此采用圖模型來(lái)對(duì)每一個(gè)蛋白質(zhì)對(duì)進(jìn)行建模,利用不同句子中單詞之間以及單詞和關(guān)鍵詞之間的相似性來(lái)構(gòu)建邊。對(duì)于最終得到的圖模型,利用圖的相關(guān)屬性抽取有效線索來(lái)對(duì)句子級(jí)分類器特征進(jìn)行更豐富的展示。相較于基本模型,有交互蛋白質(zhì)對(duì)F1度量提高了2.9%,無(wú)交互蛋白質(zhì)對(duì)提高了2.5%。整體來(lái)說(shuō),該改進(jìn)模型的抽取性能有明顯提升,并且抽取結(jié)果更加穩(wěn)定。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：Q51;TP391.1

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐愛(ài)國(guó);;法律與文明的交互關(guān)系論[J];民主與科學(xué);2019年02期

2 趙文聘;;我國(guó)社會(huì)事業(yè)同心圓中互補(bǔ)型交互關(guān)系營(yíng)造[J];上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版);2019年06期

3 鞏淼森;楊梓;鄭彬彬;張靂;;社區(qū)營(yíng)造中的共創(chuàng)機(jī)制與交互關(guān)系[J];中國(guó)藝術(shù);2019年04期

4 韓莉;;思想政治教育主體間交互關(guān)系的內(nèi)涵界定及意義[J];黑龍江教育學(xué)院學(xué)報(bào);2015年11期

5 李宜川;常景芝;沈永杰;劉國(guó)玲;胡靈衛(wèi);蘆琨;;網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中師生交互關(guān)系的探討[J];西北醫(yī)學(xué)教育;2010年04期

6 劉茜萍;竇萬(wàn)春;蔡士杰;唐加山;;針對(duì)交互關(guān)系模型優(yōu)化的協(xié)作式問(wèn)題分配[J];電子學(xué)報(bào);2007年02期

7 李麗雙;郭瑞;黃德根;周惠巍;;基于遷移學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)交互關(guān)系抽取[J];中文信息學(xué)報(bào);2016年02期

8 排日代姆·艾合麥提;;漢語(yǔ)交互關(guān)系的判定標(biāo)準(zhǔn)及典型性探討[J];青春歲月;2019年07期

9 余冰;;國(guó)家與社會(huì)交互關(guān)系:社區(qū)及其組織研究的一種路徑[J];學(xué)術(shù)研究;2007年05期

10 江大紅;;漫話幸福生活[J];決策與信息;2012年07期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 高湘澤;;人與人之間的交互關(guān)系何以可能和可知?——讓-保羅·薩特的有關(guān)思想略論[A];人學(xué)與現(xiàn)代化——全國(guó)第六屆人學(xué)研討會(huì)論文集[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前3條

1 北京大學(xué)法學(xué)院教授 徐愛(ài)國(guó);司法與媒體的交互關(guān)系[N];人民法院報(bào);2013年

2 ;《創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)價(jià)值》[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2001年

3 鄒華;北京審美文化的歷史融合[N];光明日?qǐng)?bào);2014年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 周瑜勝;公司控制權(quán)、流動(dòng)性與并購(gòu)績(jī)效研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 王洪羿;基于空間與行為交互關(guān)系的機(jī)構(gòu)型養(yǎng)老建筑設(shè)計(jì)策略研究[D];大連理工大學(xué);2017年

3 張旺勛;基于復(fù)雜交互網(wǎng)絡(luò)的武器裝備體系安全性分析方法[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

4 李凱;交通犯罪的刑法規(guī)制[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 蔡松成;基于局部和全局上下文的蛋白質(zhì)交互關(guān)系識(shí)別[D];南京航空航天大學(xué);2019年

2 龐新哲;微生物交互關(guān)系挖掘中的路徑提取算法研究[D];華中師范大學(xué);2019年

3 閔慶凱;基于遠(yuǎn)監(jiān)督的蛋白質(zhì)交互關(guān)系抽取[D];南京航空航天大學(xué);2018年

4 鄒昊;基于支持向量機(jī)的基因-基因交互關(guān)系識(shí)別方法研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2017年

5 張盼盼;基于篇章的蛋白質(zhì)交互關(guān)系抽取[D];大連理工大學(xué);2014年

6 平金玉;基于組合核與主動(dòng)學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)交互關(guān)系抽取[D];大連理工大學(xué);2010年

7 郭瑞;基于遷移學(xué)習(xí)和詞表示的蛋白質(zhì)交互關(guān)系抽取[D];大連理工大學(xué);2015年

8 封二英;基于大規(guī)模文本的蛋白質(zhì)交互關(guān)系自動(dòng)提取研究[D];南京航空航天大學(xué);2012年

9 李婷;產(chǎn)品與服務(wù)之間的交互關(guān)系對(duì)制造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的影響研究[D];中原工學(xué)院;2015年

10 劉洋;基于組合核函數(shù)的蛋白質(zhì)交互關(guān)系抽取[D];大連理工大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2806544