【摘 要】
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蛋白质关系抽取研究对于生命科学各领域的研究具有广泛的应用价值。但是,基于机器学习的蛋白质关系抽取方法普遍停留在二元关系抽取,失去了丰富的关系类型信息,而基于规则的
【机 构】
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大连理工大学软件学院辽宁省泛在网络与服务重点实验室,大连理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0901902);国家自然科学基金(61572102,61572098,61272373);教育部跨世纪优秀人才培养计划(NCET-13-0084);引进人才科研专题(DUT18RC(3)004)
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蛋白质关系抽取研究对于生命科学各领域的研究具有广泛的应用价值。但是,基于机器学习的蛋白质关系抽取方法普遍停留在二元关系抽取,失去了丰富的关系类型信息,而基于规则的开放式信息抽取方法可以抽取完整的蛋白质关系（＂蛋白质1,关系词,蛋白质2＂）,但是召回率较低。针对以上问题,该文提出了一种混合机器学习和规则方法的蛋白质关系抽取框架。该框架先利用机器学习方法完成命名实体识别和二元关系抽取,然后利用基于句法模板和词典匹配的方法抽取表示当前两个蛋白质间关系类型的关系词。该方法在AImed语料上取得了40.18%的F值
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