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基于文本的生物信息获取

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随着基因和蛋白质序列的发布和分子生物学研究的发展,其相关的数据呈指数级增长.因此如何从海量的相关文献中直接获取生物学家研究领域的相关信息变得迫在眉睫.我们的研究主要致力于两方面的内容:一个是命名实体的识别,另一个是实体关系抽取.研究方法主要有:基于特征向量的机器学习方法、基于规则的方法和基于统计的方法,我们在蛋白质名称的识别上取得了较好的结果.

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来源
《全国第八届计算语言学联合学术会议》|2005年|449-454|共6页
会议地点南京
作者
王浩畅; 赵铁军; 于浩;
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作者单位

中国中文信息学会;

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

北京市语言学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类生物信息、生物控制;
关键词
生物信息; 命名实体识别; 实体关系抽取; 特征选择;

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