Att identifiera de interaktioner mellan proteiner som nämns i biomedicinsk litteratur är ett av de ofta diskuterade ämnena för textutvinning inom life science-området. I denna artikel föreslår vi PIPE, en interaktionsmönster generering modul som används i Collaborative Biocurator Assistant Task på BioCreative V (http://www.biocreative.org/) för att fånga frekvent protein-protein interaktion (PPI) mönster inom text. Vi presenterar också en interaktion mönster träd (IPT) kärna metod som integrerar PPI mönster med convolution träd kärna (CTK) för att extrahera PPIs. Metoder utvärderades på LLL, IEPA, HPRD50, AIMed och BioInfer corpora med hjälp av korsvalidering, korslärande och korskorpusutvärdering. Empiriska utvärderingar visar att vår metod är effektiv och överträffar flera välkända PPI extraktionsmetoder.
Chang och Al. REF föreslår en interaktionsmönster trädkärna metod där de extraherar PPI genom att integrera PPI-mönster med en convolution trädkärna.
PIPE: a protein–protein interaction passage extraction module for BioCreative challenge
{'venue': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'journal': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}