ABSTRACT En av flaskhalsarna i den biomedicinska dataintegrationen är olika termer. Exakt strängmatchning misslyckas ofta med att associera ett namn med sitt biologiska koncept, dvs.. ID- eller anslutningsnummer i databasen, på grund av till synes små skillnader i namn. Mjuk strängmatchning gör det möjligt för oss att hitta relevant ID genom att överväga likheten mellan namnen. Exaktheten hos mjuk matchning beror dock i hög grad på vilken likhetsåtgärd som används. Resultat: Vi använde logistisk regression för att lära oss ett strängliknande mått från ett lexikon. Experiment med hjälp av flera storskaliga gen / protein namn ordböcker visade att den logistiska regressionsbaserade likhet mäta överträffar befintliga likhetsåtgärder i ordbok upplook-up uppgifter. Tillgänglighet: En ordbok uppslagningssystem med hjälp av de likhetsåtgärder som beskrivs i detta dokument finns på
Tsuruoka m.fl. REF använde logistisk regression för att lära sig ett strängliknande mått från ett lexikon, användbart för mjuksträngsmatchning.
Learning string similarity measures for gene / protein name dictionary look-up using logistic regression
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}