基于文档集的生物信息挖掘模型研究

发布时间：2017-11-26 01:25

  本文关键词：基于文档集的生物信息挖掘模型研究

  更多相关文章： 文本挖掘 Stanford Parser 文本预处理 依存关系 信息抽取

【摘要】：针对生物医学文献的数量急剧增长,人工从文献中获取所需要的信息已不能适应生物医学文献数量迅速生长的需要。利用Stanford Parser等开源工具,采用自然语言处理技术、统计学等多种方法,提出了一种新型的生物信息挖掘模型,并对其关键技术进行分析。该模型在对全文文本SBQTL(Soybean Quantitative Trait Loci)测试中父母本信息提取的准确率和召回率分别为93.0%和78.4%;在对Pub Med测试中,准确率和召回率分别为94.3%和80.0%。解决了生物医学研究者从海量文献中更有效、快速地找到所需信息的问题,以便生物学家发现隐藏的生物医学知识并验证得到新的科学发现,从而使人们对生物医学现象的认识得到了提高。
【作者单位】： 东北农业大学电信与信息学院;
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言近年来随着高通量生物技术的发展,生物医学的实验手段、研究方法均得到了巨大的改进,导致生物医学领域内实验数据的急速增长,数学、化学、统计学和计算机科学等领域的专家对数据的存储、传输、处理、理解与应用等一系列问题产生浓厚的兴趣并通过实验取得了大量成果。生物

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本文编号：1228094