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基于信息提取理论，采取支持向量机和K近邻两种机器学习方法，对生物医学文献中蛋白质名称提取问题进行了相关研究；结果表明，机器学习方法可以较精确地标示出文章中的蛋白质名称，以支持向量机的效果最好，精度达到70．2％，召回率达到60．4％；文章还对文本的特征组合进行了比较研究。
基于支持向量机的蛋白质名称信息提取技术研究
【摘 要】
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基于信息提取理论，采取支持向量机和K近邻两种机器学习方法，对生物医学文献中蛋白质名称提取问题进行了相关研究；结果表明，机器学习方法可以较精确地标示出文章中的蛋白质名称，以
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,西北工业大学生命科学院
【出 处】
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计算机测量与控制
【发表日期】
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2006年11期
【基金项目】
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国家基金资助项目（60372085）.
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