【摘 要】
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在以单词为特征的模型中,如果特征单词在不同类别中的使用情况存在明显差异,那么它对分类有着很重要的影响。因此文中基于大规模语料库,研究不同的特征加权方法对PPI识别的影
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202132,61170043）
论文部分内容阅读
在以单词为特征的模型中,如果特征单词在不同类别中的使用情况存在明显差异,那么它对分类有着很重要的影响。因此文中基于大规模语料库,研究不同的特征加权方法对PPI识别的影响。首先,通过搜索医学文献数据库建立蛋白质对的签名档,以单词作为描述蛋白质对关系的特征,构建向量空间模型;然后,选择不同的加权方法描述单词重要性;最后,以K近邻和SVM分类方法构建分类器判断蛋白质对是否存在交互关系。实验结果表明,根据特征向量单词的重要性进行加权,PPI识别精确度、召回率和准确率有了明显的提高。
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