【摘要】：微生物尤其是細(xì)菌之間的相互作用決定了微生態(tài)群落組織和功能,從而影響了人類的健康和環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)的功能。通過(guò)實(shí)驗(yàn)方法獲得細(xì)菌相互作用代價(jià)較高,隨著高通量測(cè)序數(shù)據(jù)的日益積累,通過(guò)計(jì)算推斷的方法獲得細(xì)菌交互成為研究的熱點(diǎn),但缺乏標(biāo)準(zhǔn)的交互數(shù)據(jù)集使得計(jì)算方法的評(píng)估和驗(yàn)證成為問(wèn)題。另一方面,生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中隱含著大量的經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證細(xì)菌相互作用,但是如何從這些海量文獻(xiàn)中快速準(zhǔn)確地挖掘出這些潛在的相互作用關(guān)系是一個(gè)新的問(wèn)題。細(xì)菌命名實(shí)體與以往生物醫(yī)學(xué)實(shí)體相比具有自身的獨(dú)特屬性,如種類繁雜、新實(shí)體不斷出現(xiàn)、一詞多義、大量實(shí)體嵌套現(xiàn)象等,這些性質(zhì)導(dǎo)致了細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)的復(fù)雜性。本文研究了基于條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)和細(xì)菌詞典的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別方法及基于深度學(xué)習(xí)的的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別方法,取得了較好的識(shí)別效果,主要研究工作和貢獻(xiàn)如下:(1)基于條件隨機(jī)場(chǎng)和細(xì)菌詞典的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別方法。本文參考經(jīng)典的Genia Corpus V3.02語(yǔ)料,標(biāo)注了一千余篇可用于細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別的語(yǔ)料庫(kù),通過(guò)UMLS構(gòu)建細(xì)菌詞典,根據(jù)細(xì)菌命名特有方式,人工設(shè)計(jì)了 42種特征,并使用CRF算法學(xué)習(xí)模型,結(jié)合單獨(dú)最優(yōu)組合法挑選出最優(yōu)特征集,和其他領(lǐng)域基于CRF的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)達(dá)到的性能作比較,并用生物領(lǐng)域常用分類算法SVM訓(xùn)練模型進(jìn)行對(duì)比。還針對(duì)其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的低效性,在速度改進(jìn)上提出了基于Spark分布式平臺(tái)的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)。(2)基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別方法。有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法中使用的特征需人工選取并進(jìn)行特征選擇,需要領(lǐng)域先驗(yàn)知識(shí),與所解決的問(wèn)題緊密相關(guān),普適性不強(qiáng),且模型的性能很大程度上依賴于數(shù)據(jù)的表示,需要耗費(fèi)大量的時(shí)間精力不斷地設(shè)計(jì)更好的特征。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)和雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BI-LSTM-CRF)的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng),經(jīng)訓(xùn)練、驗(yàn)證和評(píng)估,F1值達(dá)到了 86.718%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于BI-LSTM-CRF的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)不僅無(wú)需人工抽取特征,編程工作量少,且預(yù)測(cè)效果優(yōu)于筆者先前的工作中的基于CRF和詞典的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別。本文提出的細(xì)菌命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng),具有較好的速度和性能,可以快速有效地從大型生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中自動(dòng)識(shí)別出細(xì)菌命名實(shí)體。本文的工作為從醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)提取細(xì)菌交互關(guān)系奠定了可行的基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R318;TP391.1
【圖文】：

別貢獻(xiàn)大的特征訓(xùn)練學(xué)習(xí)器，其最核心的思想是結(jié)［４２】，有優(yōu)異的學(xué)習(xí)能力和泛化性能，尤其在處理小樣、局部極小等任務(wù)上展現(xiàn)出其特有的優(yōu)勢(shì)，由于這別也經(jīng)常使用ＳＶＭ算法。Ｐａｒｋ邋Ｋ．Ｍ等分別在ＧＥＮＩＡ、詞綴、詞形等特征學(xué)習(xí)ＳＶＭ模型，Ｆ１值分別達(dá)６ｓｓｌｅｒ結(jié)合隱馬爾可夫和支持向量機(jī)在ＧＥＮＩＡ語(yǔ)料上６４．０％【４５］等。逡逑隨機(jī)場(chǎng)模型逡逑（ＣＲＦ）是一種在給定變量觀測(cè)序列后對(duì)輸出序列化數(shù)據(jù)的判別式無(wú)向圖模型，其理論源于Ｍａｒｋｏｖ隨機(jī)確定最大化條件概率的思想。２００１年由ＬａｆＴｅｒｔｙ等理領(lǐng)域中，如線性鏈條件隨機(jī)場(chǎng)（ＣＲＦｓ）。在序列列，Ｆ表示與之對(duì)應(yīng)的輸出標(biāo)記序列或狀態(tài)序列。序列｝７的條件概率分布構(gòu)成條件隨機(jī)場(chǎng)，，＾＋１，．＂，＞：，）＝戶0＾義，＾＋１），則稱戶（＞１義）為線

在兩種語(yǔ)料下分別組合單詞特征和其他特征訓(xùn)練的模型查準(zhǔn)率P對(duì)比圖

在兩種語(yǔ)料下分別組合單詞特征和其他特征III練的模型召回率R對(duì)比圖

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本文編號(hào)：2783068