【摘要】：蛋白質(zhì)交互(Protein-Protein Interaction,PPI)作為生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域一項重要的研究課題,在發(fā)現(xiàn)疾病,探究生命規(guī)律方面有重要的應(yīng)用價值。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)呈指數(shù)級增長。依靠人工閱讀的方式,從海量非結(jié)構(gòu)化的文本中獲取PPI的有效信息很難滿足實際需求。因此,如何設(shè)計算法從大量文本資源中準(zhǔn)確提取信息,實現(xiàn)自動化PPI信息抽取的這個問題亟待解決。目前蛋白質(zhì)交互關(guān)系識別主要采用基于單句和基于大規(guī)模文本兩種方式�；趩尉涞牡鞍踪|(zhì)交互關(guān)系抽取,只依賴單個句子,很難掌握目標(biāo)蛋白質(zhì)對的全面描述信息。基于大規(guī)模文本的交互關(guān)系抽取,雖然獲取了目標(biāo)蛋白質(zhì)對更全面的信息進(jìn)行PPI判斷,但是對于有交互的蛋白質(zhì)對下會有一些句子沒有表達(dá)蛋白質(zhì)之間的交互關(guān)系,將所有句子同等看待,會抽取出一些無效的特征,從而影響識別的精度。針對兩者各自存在的缺陷,本文首先建立了基于雙層邏輯回歸分類器框架的基本模型,利用多實例多標(biāo)記學(xué)習(xí)關(guān)系抽取框架來對目標(biāo)蛋白質(zhì)對進(jìn)行表示,充分結(jié)合了蛋白質(zhì)對的局部信息和全局上下文信息。利用訓(xùn)練后的分類器在測試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,本文的模型取得了較好的識別性能。接下來本文主要從單句級和蛋白質(zhì)對級兩個層面對基本模型進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計了基于多層次線索的PPI識別改進(jìn)模型。對于包含核心詞的蛋白質(zhì)對,利用句子重要性、句子相似性以及關(guān)鍵詞集等概念對包含核心詞集的蛋白質(zhì)對從蛋白質(zhì)對級上抽取額外的特征進(jìn)行特征改進(jìn)。和基本模型相比,有交互蛋白質(zhì)對的F1度量最高提高了2.8%,無交互蛋白質(zhì)對的F1度量最高提高了1.9%。對于無核心詞的蛋白質(zhì)對,觀察到有交互的蛋白質(zhì)之間單詞數(shù)量明顯少于無交互的蛋白質(zhì),因此采用圖模型來對每一個蛋白質(zhì)對進(jìn)行建模,利用不同句子中單詞之間以及單詞和關(guān)鍵詞之間的相似性來構(gòu)建邊。對于最終得到的圖模型,利用圖的相關(guān)屬性抽取有效線索來對句子級分類器特征進(jìn)行更豐富的展示。相較于基本模型,有交互蛋白質(zhì)對F1度量提高了2.9%,無交互蛋白質(zhì)對提高了2.5%。整體來說,該改進(jìn)模型的抽取性能有明顯提升,并且抽取結(jié)果更加穩(wěn)定。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：Q51;TP391.1

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本文編號：2806544