基于树核函数的蛋白质相互作用关系抽取研究

彭成; 刘丹丹; 钱龙华; 周国栋

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基于树核函数的蛋白质相互作用关系抽取研究

首发时间：2012-01-18

彭成 ¹
彭成（1987-），男，硕士研究生，主要研究方向：信息抽取
刘丹丹 ¹
刘丹丹（1988-），女，硕士研究生，主要研究方向：信息抽取
钱龙华 ¹
钱龙华（1966-），通信作者，男，副教授，硕士生导师，研究方向：自然语言处理
周国栋 ¹

1、苏州大学计算机科学与技术学院，江苏苏州 215006

摘要：本文分析了目前关系抽取中结构化信息表达形式所存在的问题，提出了一种最短依存路径指导的成分句法树(SDP-CPT)裁剪策略，即依据两个蛋白质之间的最短依存路径，对句法树进行有针对性的裁剪，探究更有效的蛋白质关系实例结构化表达形式。在多个语料库上的实验表明，本文提出的PPI抽取方法其性能显著高于其它几种结构化信息表达形式。特别是，在AIMed语料上的PPI抽取取得了58.1的F1值，是目前基于单一核函数的PPI抽取系统的最好水平。

关键词：蛋白质关系抽取依存信息树核函数

For information in English, please click here

Research on Tree Kernel-Based Protein-Protein Interaction Extraction

Peng Cheng ¹
彭成（1987-），男，硕士研究生，主要研究方向：信息抽取
Liu Dandan ¹
刘丹丹（1988-），女，硕士研究生，主要研究方向：信息抽取
Qian Longhua ¹
钱龙华（1966-），通信作者，男，副教授，硕士生导师，研究方向：自然语言处理
Zhou Guodong ¹

1、School of Computer Science & Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215006

Abstract：This paper conducts a comprehensive investigation into the disadvantages of various kinds of existing structured information reprepsentation in relation extraction, and then proposes a pruning strategy for shortest dependency path-directed constitute parse tree (SDP-CPT). Based on the short dependency path between two proteins, the syntactic parse tree is pruned in order to form a more effecitive structure for PPI extraction. The experiments on multiple corpora show that our method significantly outperforms other kinds of structured information representation. particularly, it achieves a promising performance of 58.1 in F-measure, being the state-of-the-art single kernel-based one in current PPI extraction systems.

Keywords： PPI Extraction；Dependency Information；Tree Kernel Function

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彭成，刘丹丹，钱龙华，等. 基于树核函数的蛋白质相互作用关系抽取研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2012-01-18]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201201-657.

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论文编号	201201-657
论文题目	基于树核函数的蛋白质相互作用关系抽取研究
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