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吴晓洲

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：吉林大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇生物信息
  • 1篇单词
  • 1篇隐马尔可夫模...
  • 1篇生物信息学
  • 1篇识别方法
  • 1篇启动子
  • 1篇转录
  • 1篇转录因子
  • 1篇文本挖掘
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型
  • 1篇CRFS
  • 1篇HMM
  • 1篇词缀

机构

  • 2篇吉林大学
  • 1篇上海理工大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 2篇吴晓洲
  • 1篇梁艳春
  • 1篇吴春国
  • 1篇韩霄松
  • 1篇万里明

传媒

  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于词缀及特征单词等级的生物实体名称识别方法
随着分子生物学、基因组学和蛋白质组学的发展，出版的生物医学文献呈指数级增长，从海量的文献中利用计算机算法获取信息成了必然的发展趋势。生物信息学领域中对于基因、蛋白质等实体没有统一的命名标准，因此从文献中识别实体名称是获取...
吴晓洲
关键词：生物信息学HMMCRFS
文献传递
基于隐马尔可夫模型的转录因子文本挖掘算法被引量：1
2012年
提出一种基于隐马尔可夫模型的转录因子文本挖掘算法(HMM-TFM),该方法通过建立转录因子名称的词库,利用谓语筛选策略判断句子是否描述转录因子,使用隐马尔可夫模型预测单词词性,并根据前后文单词词性识别转录因子的名称.实验结果表明,HMM-TFM在英文文献中抽取转录因子名称的查全率和查准率分别可达74.2%和77.9%.
吴晓洲万里明韩霄松梁艳春吴春国
关键词：隐马尔可夫模型转录因子文本挖掘启动子生物信息
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