基于支持向量机的蛋白质名称信息提取技术研究

作者:姜涛; 潘泉; 张绍武

摘要: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。

分类:
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关键词:
  • 信息提取
  • 蛋白质
  • 支持向量机
  • k近邻

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期刊名称:计算机测量与控制

期刊级别:统计源期刊

期刊人气:10981

杂志介绍:
主管单位:中国航天科工集团公司
主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
出版地方:北京
快捷分类:计算机
国际刊号:1671-4598
国内刊号:11-4762/TP
邮发代号:82-16
创刊时间:1993
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.55
综合影响因子:1