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Construção automática de redes bayesianas para extração de interações proteína-proteína a partir de textos biomédicos (2013)

  • Authors:
  • Autor USP: JUÁREZ, PEDRO NELSON SHIGUIHARA - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL RELACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS
  • Keywords: Aprendizado de máquina; Bayesian networks; Extração de informação; Extração de interações proteína-proteína; Extração de relação; Information extraction; Machine learning; Protei-protein interaction extraction; Redes bayesianas; Relation extraction
  • Language: Português
  • Abstract: A extração de Interações Proteína-Proteína (IPPs) a partir de texto é um problema relevante na área biomédica e um desafio na área de aprendizado de máquina. Na área biomédica, as IPPs são fundamentais para compreender o funcionamento dos seres vivos. No entanto, o número de artigos relacionados com IPPs está aumentando rapidamente, sendo impraticável identicá-las e catalogá-las manualmente. Por exemplo, no caso das IPPs humanas apenas 10% foram catalogadas. Por outro lado, em aprendizado de máquina, métodos baseados em kernels são frequentemente empregados para extrair automaticamente IPPs, atingindo resultados considerados estado da arte. Esses métodos usam informações léxicas, sintáticas ou semânticas como características. Entretanto, os resultados ainda são insuficientes, atingindo uma taxa relativamente baixa, em termos da medida F, devido à complexidade do problema. Apesar dos esforços em produzir kernels, cada vez mais sofisticados, usando árvores sintáticas como árvores constituintes ou de dependência, pouco é conhecido sobre o desempenho de outras abordagens de aprendizado de máquina como, por exemplo, as redes bayesianas. As árvores constituintes são estruturas de grafos que contêm informação importante da gramática subjacente as sentenças de textos contendo IPPs. Por outro lado, a rede bayesiana permite modelar algumas regras da gramática e atribuir para elas uma distribuição de probabilidade de acordo com as sentenças de treinamento. Neste trabalho de mestradopropõe-se um método para construção automática de redes bayesianas a partir de árvores contituintes para extração de IPPs. O método foi testado em cinco corpora padrões da extração de IPPs, atingindo resultados competitivos, em alguns casos melhores, em comparação a métodos do estado da arte
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 20.06.2013
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      JUÁREZ, Pedro Nelson Shiguihara; LOPES, Alneu de Andrade. Construção automática de redes bayesianas para extração de interações proteína-proteína a partir de textos biomédicos. 2013.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2013. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26082013-161914/ >.
    • APA

      Juárez, P. N. S., & Lopes, A. de A. (2013). Construção automática de redes bayesianas para extração de interações proteína-proteína a partir de textos biomédicos. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26082013-161914/
    • NLM

      Juárez PNS, Lopes A de A. Construção automática de redes bayesianas para extração de interações proteína-proteína a partir de textos biomédicos [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26082013-161914/
    • Vancouver

      Juárez PNS, Lopes A de A. Construção automática de redes bayesianas para extração de interações proteína-proteína a partir de textos biomédicos [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26082013-161914/

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