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All-paths graph kernel for protein-protein interaction extraction with evaluation of cross-corpus learning

机译:全路径图核用于跨蛋白质学习评估的蛋白质-蛋白质相互作用提取

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摘要

BackgroundAutomated extraction of protein-protein interactions (PPI) is an important and widely studied task in biomedical text mining. We propose a graph kernel based approach for this task. In contrast to earlier approaches to PPI extraction, the introduced all-paths graph kernel has the capability to make use of full, general dependency graphs representing the sentence structure.
机译:背景技术蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的自动提取是生物医学文本挖掘中一项重要且受到广泛研究的任务。我们为此任务提出了一种基于图核的方法。与较早的PPI提取方法相反,引入的全路径图内核具有使用代表句子结构的完整,一般依赖图的能力。

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