Automatisk upptäckt protein-protein interaktion (PPI) relevanta artiklar är ett viktigt steg för storskalig biologisk databas kuration. Tidigare arbete antog POS taggning, ytlig tolkning och mening delning tekniker, men de uppnådde sämre prestanda än den enkla påse-of-words representation. I detta dokument genererade och undersökte vi flera typer av funktionsrepresentationer för att ytterligare förbättra prestandan för PPI textklassificering uppgift. Förutom den traditionella domänoberoende bag-of-words-metoden och termen vägningsmetoder, utforskade vi också andra domänberoende funktioner, dvs.. protein-protein interaktion utlösa nyckelord, protein namngivna enheter och avancerade sätt att införliva Natural Language Processing (NLP) output. Integrationen av dessa flera egenskaper har utvärderats på BioCreAtIvE II corpus. De experimentella resultaten visade att både det avancerade sättet att använda NLP-utmatning och integreringen av bag-of-words och NLP-utmatning förbättrade prestandan för textklassificering. I jämförelse med den bästa prestanda som uppnåtts inom IAS BioCreAtIvE II förbättrades prestandan för klassificeringen 2,71 % respektive 3,95 %.
Lan m.fl. REF jämförde användningen av Bag-of-Words (BoW), interaktion trigger ord och protein namngivna enheter (NEs) funktioner i en SVM klassificerare för att identifiera artiklar som diskuterar PPIs.
Feature generation and representations for protein – protein interaction classification
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}