發(fā)布時間：2017-05-02 04:12

  本文關(guān)鍵詞：基于集成學習的藥物相互作用信息抽取系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：眾所周知,在現(xiàn)代醫(yī)療中往往是共同使用多種藥物來治療疾病,這樣可以治療多種癥狀。但是,有些藥物之間存在著交互作用,這些交互作用大多數(shù)情況下會產(chǎn)生一些副作用。所以了解藥物之間的相互作用關(guān)系可以避免藥物不良反應(yīng)或者治療失敗,這對病人安全和衛(wèi)生保健成本的控制是十分重要的。目前大量的已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的藥物相互作用關(guān)系信息隱藏在生物醫(yī)學文獻中,但是生物醫(yī)學文獻的爆炸式增長,已經(jīng)遠遠超出了科學家手工獲取知識的能力。設(shè)計一個能夠自動的從生物醫(yī)學文獻中抽取藥物相互作用關(guān)系的系統(tǒng)有助于降低生物醫(yī)學研究人員調(diào)研相關(guān)文獻所耗費的時間。本研究基于集成學習方法實現(xiàn)藥物相互作用關(guān)系抽取,本文的研究內(nèi)容可以分為以下兩個部分:(1)藥物相互作用關(guān)系的抽取。本研究中采用的數(shù)據(jù)集是DDIExtraction 2013challenge task中提供的數(shù)據(jù)集。首先對該數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,包括句子切分、詞性標注和句法解析等;之后將每個句子中的藥物實體兩兩組合生成候選藥物對,并根據(jù)句法結(jié)構(gòu)將候選藥物對分成五組;采用詞匯特征、短語特征、動詞特征、句法特征和輔助特征來生成特征向量;最后,利用排序算法以及評估算法對特征向量中的特征進行排序和評估,分類器分別選擇不同數(shù)目的特征進行學習。本研究中分別使用了SVM(Support Vector Machine,支持向量機)方法以及多種集成學習方法作為分類方法構(gòu)造分類器,對抽取出的候選藥物對進行分類,并對這幾種方法的性能進行對比。經(jīng)過實驗對比,得出:當五組候選藥物對選擇相同數(shù)目的特征進行分類時,使用隨機森林的方法能夠獲得最優(yōu)性能,此時的F值為77.9%;當每組候選藥物對選擇不同數(shù)目的特征進行分類時,基于KNN(k-NearestNeighbor,K最鄰近算法)算法的動態(tài)集成方法能夠獲得最優(yōu)性能,其F值為84%。(2)藥物相互作用信息抽取系統(tǒng)的實現(xiàn)。本文基于JUNG工具包和Java WEB開發(fā)的框架技術(shù)實現(xiàn)了藥物相互作用信息抽取系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有以下三個基本功能:一是藥物相互作用關(guān)系檢索功能。該功能可以從數(shù)據(jù)庫中檢索到與某種藥物之間存在相互作用關(guān)系的所有藥物;二是藥物關(guān)系挖掘功能。該功能可以利用關(guān)系抽取模型從文本中挖掘出所有具有相互作用關(guān)系的藥物對;三是可視化功能。該功能可以將查詢出的所有藥物對通過關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖直觀的顯示出來。
【關(guān)鍵詞】：藥物相互作用 特征向量 集成學習 可視化
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1;R96
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 藥物關(guān)系抽取的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究內(nèi)容12
• 1.4 技術(shù)路線12-13
• 1.5 本文結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)概述14-25
• 2.1 藥物關(guān)系抽取14-17
• 2.1.1 藥物關(guān)系抽取概述14-15
• 2.1.2 藥物關(guān)系抽取的方法15-17
• 2.2 支持向量機（SVM）17-18
• 2.3 決策樹算法18-19
• 2.4 集成學習19-24
• 2.4.1 集成學習的基本概念19-20
• 2.4.2 集成學習的個體生成和結(jié)論合成20-22
• 2.4.3 集成學習算法的介紹22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于集成學習的藥物關(guān)系抽取25-44
• 3.1 藥物關(guān)系抽取流程25-27
• 3.2 文本預(yù)處理27-28
• 3.3 特征抽取與特征向量構(gòu)造28-35
• 3.3.1 特征抽取28-31
• 3.3.2 特征向量構(gòu)造31-35
• 3.4 分類器的選擇35-43
• 3.4.1 分類器靜態(tài)集成35-41
• 3.4.2 分類器動態(tài)集成41-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 實驗結(jié)果與分析44-55
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)44-45
• 4.2 評估指標45-46
• 4.3 實驗設(shè)置46
• 4.4 實驗結(jié)果分析46-54
• 4.4.1 數(shù)據(jù)集預(yù)處理的結(jié)果分析46-47
• 4.4.2 分類器集成方法與SVM方法(單分類器)的對比47-50
• 4.4.3 靜態(tài)集成方法和動態(tài)集成方法的對比50-53
• 4.4.4 動態(tài)集成的參數(shù)分析53-54
• 4.4.5 藥物關(guān)系抽取性能的比較54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 藥物相互作用信息抽取系統(tǒng)55-62
• 5.1 系統(tǒng)框架與實現(xiàn)55-56
• 5.2 關(guān)鍵技術(shù)56-57
• 5.2.1 struts2框架56-57
• 5.2.2 JUNG工具包57
• 5.3 系統(tǒng)運行環(huán)境57
• 5.4 運行實例57-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62
• 6.2 展望62-64
• 參考文獻64-67
• 致謝67-68
• 作者簡介68

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