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目录
第一章 绪论
1.1 研究的动机和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的主要工作
1.4 论文的章节安排
第二章 机器学习理论与挖掘模型
2.1 引言
2.2 机器学习模型
2.3 机器学习方法
2.4 评测指标
2.5 蛋白质互作用文本挖掘的通用模型
2.6 小结
第三章 基于条件随机域的蛋白质命名实体识别
3.1 引言
3.2 问题定义
3.3 蛋白质命名实体特点
3.4 蛋白质命名实体识别模型
3.5 特征选择
3.6 后期处理
3.7 实验
3.8 小结
第四章 基于模型融合的蛋白质互作用信息抽取研究
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 问题定义
4.4 分类模型融合的方法
4.5 序列比对算法
4.6 基于融合模型的蛋白质互作用信息抽取
4.7 实验
4.8 小结
第五章 浅层句法分析在蛋白质互作用信息抽取中的应用
5.1 引言
5.2 浅层句法分析的概念
5.3 相关工作
5.4 融合浅层句法分析的信息抽取模型
5.5 生物文本浅层句法分析
5.6 机器学习
5.7 实验
5.8 小结
第六章 基于半监督学习的蛋白质互作用信息抽取
6.1 引言
6.2 半监督学习
6.3 融合词特征和模式学习的联合训练
6.4 基于k-最近邻的实例自动标注
6.5 小结
第七章 全文总结和未来工作展望
7.1 全文总结
7.2 未来工作
致谢
参考文献
攻博期间取得的研究成果