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【2h】

Multiple kernels learning-based biological entity relationship extraction method

机译:基于多核学习的生物实体关系提取方法

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摘要

BackgroundAutomatic extracting protein entity interaction information from biomedical literature can help to build protein relation network and design new drugs. There are more than 20 million literature abstracts included in MEDLINE, which is the most authoritative textual database in the field of biomedicine, and follow an exponential growth over time. This frantic expansion of the biomedical literature can often be difficult to absorb or manually analyze. Thus efficient and automated search engines are necessary to efficiently explore the biomedical literature using text mining techniques.
机译:背景技术从生物医学文献中自动提取蛋白质实体相互作用信息可以帮助建立蛋白质关系网络和设计新药。 MEDLINE中包含超过2000万篇文献摘要,MEDLINE是生物医学领域中最权威的文本数据库,并且随着时间呈指数增长。生物医学文献的这种疯狂扩张通常难以吸收或手动分析。因此,高效和自动化的搜索引擎对于使用文本挖掘技术有效地探索生物医学文献是必不可少的。

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