Vi introducerar en relation extraktion metod för att identifiera meningarna i biomedicinsk text som indikerar en interaktion mellan de proteinnamn som nämns. Vårt tillvägagångssätt är baserat på analysen av vägarna mellan två proteinnamn i beroendeparsträden i meningarna. Med tanke på två beroende träd definierar vi två separata likhetsfunktioner (kärnor) baserade på cosinuslikhet och redigerar avståndet mellan stigarna mellan proteinnamnen. Med hjälp av dessa likhetsfunktioner undersöker vi framförandet av två klasser av inlärningsalgoritmer, Support Vector Machines och k-nearest-neighbor, och de semiövervakade motsvarigheterna till dessa algoritmer, transduktiva SVMs respektive harmoniska funktioner. Signifikanta förbättringar jämfört med tidigare resultat i litteraturen rapporteras samt en ny referensdatauppsättning införs. Halvövervakade algoritmer presterar bättre än sin övervakade version med bred marginal, särskilt när mängden märkta data är begränsad.
Erkan m.fl. baseras på analysen av vägar mellan två proteiner namn i beroende parse träd av meningarna REF.
Semi-Supervised Classification for Extracting Protein Interaction Sentences using Dependency Parsing
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}