Collapsed変分ベイズLDAによるタンパク質相互作用予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-06-12
• タイトル: Collapsed変分ベイズLDAによるタンパク質相互作用予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Predicting Protein-Protein Interactions using Collapsed Variational Latent Dirichlet Allocation
• 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情報知能学専攻
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science and Systems Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science and Systems Engineering, Kobe University
• 著者名: 麻生, 竜矢; 江口, 浩二
• 著者名(英): Tatsuya, Asou; Koji, Eguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，医学生物学分野を始めとする様々な領域において，増加の一途をたどる電子化された文書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の高度化への要求が高まっている．この目的のもと，我々は確率的トピックモデルをテキストから抽出された生物学的エンティティとりわけタンパク質間の相互作用予測タスクへ適用する．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，上述のタスクに対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．本稿では，LDA の推定手法として Collapsed 変分ベイズ法とギブスサンプリング法を適用し，対数尤度，分類精度ならびにランキング精度の観点から比較を行う．特に分類精度とランキング精度については，Collapsed 変分ベイズ法によって良好な結果が得られることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, technologies for organizing knowledge accumulated in a growing number of digitized documents and then generating potential hypotheses have been highly requested, such as in biomedical fields. For these objectives, we investigate applying statistical topic models to predict interactions between biological entities, especially protein mentions. A statistical topic model, Latent Dirichlet Allocation (LDA) has not been investigated for such a task. In this paper, we apply the state-of-the-art Collapsed Variational Bayesian Inference and inference via Gibbs sampling to estimating the LDA model, and compared them from the viewpoints of log-likelihoods, classification accuracy and retrieval effectiveness. We demonstrate through experiments that the Collapsed Variational LDA gives better results than the other, especially in terms of classification accuracy and retrieval effectiveness.
• 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: AN10112482
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2008, 号 56(2008-DBS-145), p. 57-64, 発行日 2008-06-12
• 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