学術文献の潜在トピックに着目したタンパク質相互関係に関する知識の抽出
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概要
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近年,医学生物学分野をはじめとする様々な領域において,電子化された大量の文献に蓄積された知見を組織化し,潜在的な仮説を生成する技術への高度化への要求が高まっている.この目的の下で,生物学的知識,特にタンパク質間相互関係に関する知識の抽出のため,確率的トピックモデルを適用する.潜在的ディリクレ配分法 (LDA) による確率的トピックモデルは,上述のようなタスクに関する有効性という観点からはこれまで検討されてこなかった.本論文では,LDA の推定手法として Collapsed 変分ベイズ法を適用し,テストセットの対数尤度,分類精度ならびにランキング精度の観点から評価し,Collapsed Gibbs Sampling 法による LDA と確率的潜在意味インデクシング法 (pLSI) との比較を行う.現実的なタスクを想定した分類精度とランキング精度による評価では,Collapsed 変分ベイズ法に基づく LDA によって良好な結果が得られることを示す.
- 2009-06-29
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