基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法

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基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法

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毕业论文范文题目：基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法，论文范文关键词：基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法
基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着分子生物学、基因组学和蛋白质组学的发展，出版的生物医学文献呈指数级增长，从海量的文献中利用计算机算法获取信息成了必然的发展趋势。生物信息学领域中对于基因、蛋白质等实体没有统一的命名标准，因此从文献中识别实体名称是获取信息的首要步骤。机器学习方法在解决生物实体识别问题中表现出较高的精度，因此被越来越多的研究者采用并不断改进。本文详细介绍了机器学习中在文本挖掘领域常用的隐马尔可夫模型HMM（HiddenMarkovModels）、最大熵马尔可夫模型MEMMs（MaximumEntro（文章此处忽略..）pyMarkovModels）和条件随机域CRFs（ConditionsRandomFields），分析三种算法的特征及优劣性，并使用这三种算法对英文文献进行词性标注，而后识别蛋白质和DNA等实体名称。在算法设计过程中，本文结合英文构词特征和语法知识，引入了前缀后缀和单词固定搭配对词性的影响，以句子为单位对英文单词进行词性标注。英文单词中，介词、代词等单词通过前缀后缀无法判断词性，统计其在训练样本中的词频，将高频单词按照词性分为不同的高频词集合，在词性标注时通过字符串匹配的方法标记词（此处忽略..）性。在识别生物实体名称过程中，本文首先在训练样本中统计各种实体名称中出现频率较高的单词，作为特征单词集。之后根据词性标注的结果，通过前后文单词词性确定词组边界，在名词词组中使用字符串匹配的方法查找是否出现表示实体名称的特征单词，以此判断此词组是否为实体名称。通过观察训练样本中已标记实体类型的语句，发现不同类型的实体会出现同名的情况，同时不同类型的实体名称中会出现相同的特征单词。为了解决这两个问题，本文使用了特征单词等级策略，当实体名重名或特征单词重复出现时，根据特征单词的等级区分实体（文章此处忽略..）类别。本文以GENIAProject上提供的语料库GENIACorpus作为主要数据集，使用隐马尔可夫模型、最大熵马尔可夫模型和条件随机域对语料库中的语句标注词性，再根据词性序列识别语句中的蛋白质、DNA、RNA、细胞系和细胞类型名称。通过比较实验结果，可以看出CRFs在词性标注准确率和生物实体名称识别中的性能强于HMM和MEMMs。为了评价本文提出的特征单词等级策略，对使用策略前后的两次实验结果进行了比较，可以看出使用了特征单词等级策略后，在识别到的各种实体名称中，错误的数目均有所（文章此处忽略..）减少。算法召回率略低于未使用特征单词等级策略的实验结果，但算法在准确率上的提升幅度明显。通过比较召回率和准确率的综合评价指标F值，可以看出特征单词等级策略对算法的性能有明显提高。通过对改进的CRFs与GENIAtagger在识别生物实体时的性能比较，根据实验结果可以看出，本文使用的基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法性能略强于GENIAtagger，其中识别DNA和RNA的优势最明显，在准确率、召回率两方面均高于GENIAtagger，F值分别提高6.29%和4.56%。

以上为本篇毕业论文范文基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法的介绍部分。

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