関連データに基づく事例集合拡張による文献からの蛋白質名判定
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概要
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蛋白質構造解析に関する文献の増加に伴い,文献中から蛋白質名を自動的に判定する手法が求められている.しかし,蛋白質名を判定する際,訓練例が必ずしも十分ではなく,高い判定精度が得られない場合がある.また,利用可能な外部コーパス全体を訓練例に追加した場合,文の構造や語彙の違い等のため,負の影響が懸念される.そこで,蛋白質名判定の精度を向上させるため,訓練例に関連する文のみを外部コーパスより抽出し,訓練例集合を拡張する手法を提案する.実際に,提案手法を用いて,外部コーパスから文を抽出する実験を行ったところ,蛋白質名判定の精度の向上が確認できた.
- 2008-12-10
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
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