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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-02-26
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method of Protein Function Information Sentence Extraction Using Instance Selection with Distance Metric Learning
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科
• 著者所属: 神戸大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 神戸大学自然科学系先端融合研究環
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Organization of Advanced Science and Technology, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者名: 竹内, 正明; 宮西, 一徳; 尾崎, 知伸; 大川, 剛直
• 著者名(英): Masaaki, Takeuchi; Kazunori, Miyanishi; Tomonobu, Ozaki; Takenao, Ohkawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Protein function information is reported in many documents. It is hard to extract the function information manually from a number of a documents. Therefore it is required to extract automatically. Extraction of protein function information is considered as to select sentences containing the information. It gives the label whether it contains the function infromation to each sentence in the literature, and it is able to extract the sentences automatically by machine learning algorithm. But experts must give labels manually to generate training data. We consider that detecting effective data for learning is useful to reduce the load of expert. In this paper, we propose instance selection method with distance metric learning to detect effective data for learning.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2009, 号 25(2009-BIO-16), p. 9-12, 発行日 2009-02-26
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会