导读:本文包含了相互作用关系提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:蛋白质关系提取,树核,同位语依存关系,情态动词短语
相互作用关系提取论文文献综述
刘念[1]（2014）在《基于树核的蛋白质相互作用关系提取研究》一文中研究指出近年来,生物医学技术发展突飞猛进,相关的科研成果和学术报告更是层出不穷。虽然互联网时代的到来使得大家能够方便地从网络上找到这些信息,但大部分的信息仍然被淹没在海量的生物医学文献中。如果仅靠研究人员手动阅读这些文献是很难及时有效地获取有用信息的,于是便出现了生物文本挖掘技术。在生物文本挖掘领域中,最受关注的还是蛋白质相互作用关系的提取。原因是蛋白质是一切生命活动不可或缺的物质基础,了解其相互作用关系有助于系统地理解生命活动的分子机制,并且对疾病的治疗和新药的研制有积极的推动作用。早期的蛋白质相互作用关系提取研究中应用较多的是基于规则的方法,这类方法不仅耗时长且系统效果过度依赖规则的质量,可移植性差。目前应用较为广泛的是机器学习方法,其又分为特征向量方法和核方法,特征向量方法避免不了复杂的特征向量的构造和映射过程,因此基于核函数的方法是目前主流的方法。然而现在已有的核函数大部分都基于依存信息,很少有研究采用基于成分句法树的核方法来提取蛋白质相互作用关系。事实上,成分句法树本身具有丰富的语法和结构化特征,对蛋白质相互作用关系提取有重要意义。最短依存路径指导的成分分析树算法是其中少有的基于树核的算法。最短依存路径指导的成分分析树算法是用句子中两个蛋白质间的最短依存路径去指导成分句法树的裁剪,但这样生成的句法树仍然不够简洁。原因是最短依存路径上存在同位语依存关系带来的噪音干扰,这种噪音信息不仅增加了句法树表示的复杂性,而且会妨碍分类器的识别和判断。为了解决这个问题,本文提出了有效优化路径指导的成分分析树算法,通过定义相关的处理规则去掉同位语成分,消除对蛋白质相互作用关系提取毫无帮助的噪音信息,最后用优化后的路径来裁剪成分分析树。实验结果表明改进的有效优化路径指导的成分分析树算法对提高蛋白质相互作用关系提取性能是有效的。通过对最短依存路径指导的成分分析树算法在五个常用语料库上的错误分类结果的分析,发现情态动词短语后面表示相互作用的动词容易被最短依存路径遗漏,导致生成的句法树结构不能完整表达蛋白质关系实例。为了解决这个问题,本文在有效优化路径指导的成分分析树算法的基础上又提出了有效优化和扩展路径指导的成分分析树算法,定义相关的处理规则将遗漏的表达蛋白质相互作用关系的动词添加到最短依存路径中,并结合有效优化路径指导的成分分析树算法对同位语依存关系的处理,保证了由有效优化和扩展路径指导生成的成分句法树结构的完整性和简洁性。实验结果表明有效优化和扩展路径指导的成分句法树算法进一步提高了蛋白质相互作用关系提取性能。(本文来源于《华中师范大学》期刊2014-05-01）
刘念,马长林,张勇,王梦[2]（2013）在《基于树核的蛋白质相互作用关系提取的研究》一文中研究指出蛋白质相互作用关系对理解生物过程具有非常重要的意义,为了解决同位语依存关系带来的噪音干扰,提出了一个改进的基于树核的PPI提取方法,通过定义一些相关的处理规则来有效优化两个蛋白质之间的最短依存路径,在此基础上,用有效优化路径来指导成分句法树的裁剪,使得用于PPI提取的成分树更加精确和简洁.实验结果表明:用有效优化路径指导的成分句法树在五个常用的语料库上都取得了较好的效果.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2013年S2期）
汪运[3]（2014）在《基于PubMed摘要的蛋白质相互作用关系提取系统的设计与实现》一文中研究指出通过访问公开的数据库，我们可以从科学文献中轻松地获取大量的生物医学信息。生物医学实体之间的关系是生物学知识的重要组成部分。可以通过人工标注的方式来从非结构化的文献中获取结构化的信息，但这是极为耗费时间和资源的方式。由于生物医学信息内容的快速增长，通过文本挖掘从非结构化的文本中获取信息的方式受欢迎程度和重要性变得越来越明显了。本系统的目标是从非结构化的文献中提取与生物实体相关的信息。为了做到这一点，系统中使用了叁元组的结构，其中每个叁元组包含两个蛋白质名称和一个表示蛋白质-蛋白质相互作用关系的单词。在系统中实现了一种基于贝叶斯网络的从非结构化的文本中提取蛋白质-蛋白质相互作用关系叁元组的方法。系统实现了多种用户输入接口，支持包括文本输入、文件上传、PubMed ID和PubMed关键字搜索这四种用户输入形式。系统在解析用户输入后，交由文本处理模块进行文本预处理，包括分句、分词、实体识别和生成候选叁元组等过程，再由分类模块对候选叁元组进行分类，输出真实的蛋白质-蛋白质相互作用关系叁元组。本系统的设计与实现，使得用户可以方便的从非结构化的文献中获取蛋白质-蛋白质相互作用关系信息。系统在人工标注的数据集上使用交叉验证测试，实现了87%的总体精度，表明系统可以满足实际使用的需要。(本文来源于《华中科技大学》期刊2014-01-01）
相互作用关系提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
蛋白质相互作用关系对理解生物过程具有非常重要的意义,为了解决同位语依存关系带来的噪音干扰,提出了一个改进的基于树核的PPI提取方法,通过定义一些相关的处理规则来有效优化两个蛋白质之间的最短依存路径,在此基础上,用有效优化路径来指导成分句法树的裁剪,使得用于PPI提取的成分树更加精确和简洁.实验结果表明:用有效优化路径指导的成分句法树在五个常用的语料库上都取得了较好的效果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
相互作用关系提取论文参考文献
[1].刘念.基于树核的蛋白质相互作用关系提取研究[D].华中师范大学.2014
[2].刘念,马长林,张勇,王梦.基于树核的蛋白质相互作用关系提取的研究[J].华中科技大学学报(自然科学版).2013
[3].汪运.基于PubMed摘要的蛋白质相互作用关系提取系统的设计与实现[D].华中科技大学.2014