コーパスからの文選択による事例集合拡張に基づく蛋白質名判定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-12-10
• タイトル: コーパスからの文選択による事例集合拡張に基づく蛋白質名判定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Identification of Protein Names Based on Extending an Instance Set by Selecting Sentences
• 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 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: 宮西, 一徳; 尾崎, 知伸; 大川, 剛直
• 著者名(英): 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: 蛋白質構造解析に関する文献の増加に伴い，文献中の蛋白質名を自動的に判定する手法が求められている．しかし，訓練例が十分ではない場合，高い判定精度が得られない．そこで，利用可能な外部のコーパスによる訓練例集合の拡張を考えるが，単純にコーパスを追加するだけでは，悪影響を受けるおそれがある．従って，本論文ではコーパスから精度向上に有効な文を選択する手法を提案する．評価実験では，提案手法によって，訓練例が少ない場合に判定精度の向上が確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: As documents about protein structural analysis are increasing, a method of automatically identifying protein names in them is required. However the accuracy of identification is not high in the case of not enough training data set given. On the other hand, it may have a negative effect that a whole available corpus is added to training data set. Then we propose a method to select sentences from a corpus, which are effective for identification. In the experiment, it was confirmed that the accuracy was improved by the proposed method especially when a training data set is small.
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2009-MPS-76, 号 38, p. 1-6, 発行日 2009-12-10
• 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