KHO THƯ VIỆN 🔎

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

➤  Gửi thông báo lỗi    ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu:     PDF
Số trang:         57 Trang
Tài liệu:           ✅  ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT
 













Nội dung chi tiết: Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

ĐẠI HỌC Ql Óc GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÓNG NGHẸPhí Văn ThúyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VÃN BẢN

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền VẺ BỆNH UNG THU DI TRUYỀNKHÓA LƯẬN TÓT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QƯY Ngành: Công nghệ thông tinHÀ NỘI - 2013ĐẠI HỌC QUÕC GIA HÀ NỌI TRƯỜNG DẠI HỌC CÔNG

NGHỆPhí Văn ThùyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN V SINH PHỨC HỌP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VĂN BẢN VÈ BỆNH ƯNG THU DI TRUYỀN •KHÓA LUẬN TÓT NGH Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

IỆP ĐẠI HỌC HẸ CHÍNH ỌI YNgành: Công nghệ thông tinCán hộ hướng dần: TS. Phan Xuân HiểuCán bộ đồng hướng dần: ThS. Trần -Mai VũVIETNAM NATIONAL UNIVER

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

SITY. HANOI UNIVERSITY OF ENGINEERING AND TECHNOLOGYPhi Van ThuyA COMPLEX EVENT EXTRACTION METHOD BASED ON DEPENDENCY PARSING FOR CANCER GENETICS DATA

ĐẠI HỌC Ql Óc GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÓNG NGHẸPhí Văn ThúyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VÃN BẢN

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền m

bão và hướng dần lòi trong quá Irình ihực hiện khoá luận toi nghiệp.ròi xin gừi lời cám OT) chân ihành Leri Phó Giáo sư liến sĩ Nigel H. (’oilier, th Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

uộc Viện Thông tin quốc gia Nhật Ban (NU). người dà tận tinh hồ trợ về kiến thức chuyên môn. giúp dờ tôi hoàn thành khóa luận.Tôi chân thành cam ơn cá

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

c thầy, cò vã cán bộ cua trường Đại IIọc Còng Nghệ dà tạo nhừng diều kiện thuận lợi cho tôi học tập và nghiên cứu.Tòi cũng xin gửi lời cam ơn tới các

ĐẠI HỌC Ql Óc GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÓNG NGHẸPhí Văn ThúyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VÃN BẢN

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền ơn tới gia dinh và bạn bè. những người thân yêu luôn bên cạnh, dộng viên tôi trong suốt quá trinh thực hiện khóa luận (ốt nghiệp.Tôi xin chân thành ca

m ơn ỊHà Nội, ngày 15 thảng 5 nám 2013Sinh viênPhí Văn ThủyTRÍCH CHỌN sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VĂN BẤN VÈ Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

BỆNH UNG THƯ DI TRUYẺN Phí Văn ThủyKhóa QH-2009-I/CQ. ngành Công nghệ thông tinTóm tảt Khóa luận tốt nghiệp:Thuật ngừ trích chọn sự kiện r Sình học đ

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

ược sử dụng đê đề cập đen bài toán trích chọn sư mò ta về các hoạt đòng và quan hệ giữa một hoặc nhiều thực thế từ tài liêu y sinh học. Việc tự động n

ĐẠI HỌC Ql Óc GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÓNG NGHẸPhí Văn ThúyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VÃN BẢN

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền cấu tnìc từ các công trinh khoa học giúp cộng đỏng nghiên cửu y sinh học nhanh chóng thu nhận được các kết quà nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực liẻ

n quan mật thiết tới việc đâm bào sức khóe con người.Các kết quã mới nhất cho thay hiệu năng khi trích chọn các sự kiện phức hợp (sự kiện cỏ thê nhận Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

tham số là thực thề hoặc sư kiện khác) chi đạt khoáng 40-50% F1 tại BioNLP Shared Task 2011. Khóa luận này đề xuất mọt mô hình học máy cho bài toán tr

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

ích chọn sự kiện y sinh phức họp và áp dụng vào Cancer Genetics (CG) task - một bài toán trích chọn thòng tin trong BioNLP Shared Task (ST) 2013. Mục

ĐẠI HỌC Ql Óc GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÓNG NGHẸPhí Văn ThúyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VÃN BẢN

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền ĩnh của chủng tòi gom ba thành phân chinh: (1) nhận diện trigger; (2) ních chọn ứng viên sư kiện; (3) xếp hạng vã đưa ra kết quã. Khi đánh giá trên tậ

p dừ liệu phát triển được cung cap bỡi BioNLP-ST 2013. VỚI khoáng 1000 câu lay tữ PubMed. chúng tôi thu được kết quá bước đầu khá khà quan: độ đo Fl k Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

ill trích chọn các sư kiện phức hợp đạt từ 50% đến 70%. Mô hình mới phủ hợp với mien dừ liệu về bệnh ung thư di truyền và cho hiệu nàng tốt hơn mò hĩn

Trích chọn sự kiện y sinh phức hợp dựa vào mô hình phân tíc cây phụ thuộc trong văn bản về bệnh ung thư di truyền

h cơ sớ chúng tôi đưa ra.Từ khỏa: Event extraction. Dependency tree. Cancer Genetics Task.

ĐẠI HỌC Ql Óc GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÓNG NGHẸPhí Văn ThúyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VÃN BẢN

ĐẠI HỌC Ql Óc GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÓNG NGHẸPhí Văn ThúyTRÍCH CHỌN Sự KIỆN Y SINH PHỨC HỢP DựA VÀO MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÂY PHỤ THUỘC TRONG VÃN BẢN

Gọi ngay
Chat zalo
Facebook