タンパク質機能情報文抽出規則の繰り返し学習における効果的学習順序の探索
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概要
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タンパク質の機能に関する情報は,タンパク質構造解析についての文献に記述されており,大量の文献から機能情報を自動的に抽出する技術が望まれている.本研究では,文献データの学習により生成された分類器を用いて,機能情報文を抽出し,さらに,抽出結果をユーザが評価し,次回の学習へフィードバックする繰り返し学習について検討している.本稿では,学習する文献の効果的な順番を探索することで,抽出精度の高性能化を試みた結果について述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-03
著者
-
大川 剛直
神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
-
大川 剛直
神戸大学大学院 工学研究科
-
宮西 一徳
神戸大学大学院自然科学研究科
-
尾崎 知伸
大阪大学サイバーメディアセンター
-
大川 剛直
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
尾崎 知伸
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
竹内 正明
神戸大学大学院工学研究科
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