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论文类型：期刊论文

发表时间：2012-04-01

发表刊物：计算机应用

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD

卷号：32

期号：4

页面范围：1074-1077

ISSN号：1001-9081

关键字：信息抽取;自然语言处理;蛋白质关系抽取;特征;支持向量机

摘要：针对蛋白质交互作用关系( PPI)抽取方法中特征利用的片面性问题,提出了一种从上下文环境和句法结构中抽取特征的方法.该方法抽取词法特征、位置特征、距离特征、依存句法特征和深层句法特征等丰富特征构成特征集,并且使用支持向量机( SVM)分类器进行PPI抽取.方法在5个公开的PPI语料上进行了评估.实验结果表明,丰富特征有效地利用了更为全面的信息,避免丢失重要特征的危险,得到了较好的PPI抽取性能.即在AImed语料上的实验取得了59.2％的F值和85.6％的曲线下面积(AUC)值.