基于集成学习的药物相互作用信息抽取系统的研究与实现

发布时间：2017-05-02 04:12

  本文关键词：基于集成学习的药物相互作用信息抽取系统的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：众所周知,在现代医疗中往往是共同使用多种药物来治疗疾病,这样可以治疗多种症状。但是,有些药物之间存在着交互作用,这些交互作用大多数情况下会产生一些副作用。所以了解药物之间的相互作用关系可以避免药物不良反应或者治疗失败,这对病人安全和卫生保健成本的控制是十分重要的。目前大量的已经发现的药物相互作用关系信息隐藏在生物医学文献中,但是生物医学文献的爆炸式增长,已经远远超出了科学家手工获取知识的能力。设计一个能够自动的从生物医学文献中抽取药物相互作用关系的系统有助于降低生物医学研究人员调研相关文献所耗费的时间。本研究基于集成学习方法实现药物相互作用关系抽取,本文的研究内容可以分为以下两个部分:(1)药物相互作用关系的抽取。本研究中采用的数据集是DDIExtraction 2013challenge task中提供的数据集。首先对该数据集进行预处理,包括句子切分、词性标注和句法解析等;之后将每个句子中的药物实体两两组合生成候选药物对,并根据句法结构将候选药物对分成五组;采用词汇特征、短语特征、动词特征、句法特征和辅助特征来生成特征向量;最后,利用排序算法以及评估算法对特征向量中的特征进行排序和评估,分类器分别选择不同数目的特征进行学习。本研究中分别使用了SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法以及多种集成学习方法作为分类方法构造分类器,对抽取出的候选药物对进行分类,并对这几种方法的性能进行对比。经过实验对比,得出:当五组候选药物对选择相同数目的特征进行分类时,使用随机森林的方法能够获得最优性能,此时的F值为77.9%;当每组候选药物对选择不同数目的特征进行分类时,基于KNN(k-NearestNeighbor,K最邻近算法)算法的动态集成方法能够获得最优性能,其F值为84%。(2)药物相互作用信息抽取系统的实现。本文基于JUNG工具包和Java WEB开发的框架技术实现了药物相互作用信息抽取系统。该系统具有以下三个基本功能:一是药物相互作用关系检索功能。该功能可以从数据库中检索到与某种药物之间存在相互作用关系的所有药物;二是药物关系挖掘功能。该功能可以利用关系抽取模型从文本中挖掘出所有具有相互作用关系的药物对;三是可视化功能。该功能可以将查询出的所有药物对通过关系网络图直观的显示出来。
【关键词】：药物相互作用 特征向量 集成学习 可视化
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1;R96
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 药物关系抽取的研究现状11-12
• 1.3 研究内容12
• 1.4 技术路线12-13
• 1.5 本文结构13-14
• 第二章 相关理论与技术概述14-25
• 2.1 药物关系抽取14-17
• 2.1.1 药物关系抽取概述14-15
• 2.1.2 药物关系抽取的方法15-17
• 2.2 支持向量机（SVM）17-18
• 2.3 决策树算法18-19
• 2.4 集成学习19-24
• 2.4.1 集成学习的基本概念19-20
• 2.4.2 集成学习的个体生成和结论合成20-22
• 2.4.3 集成学习算法的介绍22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 基于集成学习的药物关系抽取25-44
• 3.1 药物关系抽取流程25-27
• 3.2 文本预处理27-28
• 3.3 特征抽取与特征向量构造28-35
• 3.3.1 特征抽取28-31
• 3.3.2 特征向量构造31-35
• 3.4 分类器的选择35-43
• 3.4.1 分类器静态集成35-41
• 3.4.2 分类器动态集成41-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 实验结果与分析44-55
• 4.1 实验数据44-45
• 4.2 评估指标45-46
• 4.3 实验设置46
• 4.4 实验结果分析46-54
• 4.4.1 数据集预处理的结果分析46-47
• 4.4.2 分类器集成方法与SVM方法(单分类器)的对比47-50
• 4.4.3 静态集成方法和动态集成方法的对比50-53
• 4.4.4 动态集成的参数分析53-54
• 4.4.5 药物关系抽取性能的比较54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 药物相互作用信息抽取系统55-62
• 5.1 系统框架与实现55-56
• 5.2 关键技术56-57
• 5.2.1 struts2框架56-57
• 5.2.2 JUNG工具包57
• 5.3 系统运行环境57
• 5.4 运行实例57-61
• 5.5 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 总结62
• 6.2 展望62-64
• 参考文献64-67
• 致谢67-68
• 作者简介68

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