距離の再定義を伴う事例選択を用いたタンパク質機能情報文抽出方式
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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文献に記述されている.しかし,大量の文献から人手で機能情報を抽出することは困難であるため,それらを自動的に抽出する技術が望まれている.機能情報の抽出を,機能情報が含まれる文の抽出と考えたとき,文献中の各文に対し,それが機能に関する文かどうかラベル付けし,機械学習を行うことで,自動抽出することが可能となるが,学習用データのラベル付けは専門家が人手で行う必要がある.ラベル付けを行なう専門家の負担を軽減するためには,学習に効果的なデータのみを検出することが有効であると考えている.本研究では,学習に効果的なデータを検出するために,ラベル付けされた文同士の特徴空間における距離の再定義を伴う事例選択手法を提案する.
- 2009-02-26
著者
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大川 剛直
神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
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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
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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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