Анализ биоинформатических текстов методами обработки ествественного языка для предсказания белковых взаимодействий: магистерская диссертация / Ольга Николаевна Скидан; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра дискретной математики и алгоритмики; науч. рук. Тузиков А. В.

Abstract

Магистерская диссертация, 29 страниц, 6 рисунков, 17 источников, 4 формулы. БИОИНФОРМАТИКА, БЕЛКОВЫЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ, РЕКУРРЕНТНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ВЕКТОРНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СЛОВ, КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТОВ, РАЗПОЗВАНИЕ ИМЕН. Объект исследования – алгоритмы для извлечения информации о белокбелковых взаимодействиях на основе научных статей. Цель работы – изучение и реализация различных алгоритмов для нахождения информации о белковых взаимодействиях; сравнительная характеристика полученных результатов с существующими. Методы исследования – изучение литературы по теме работы, методы машинного обучения для работы с текстом, вычислительный эксперимент. Результат – набор из нескольких алгоритмов для нахождения из научных статей информации о белковых взаимодействиях. Среди них алгоритмы для классификации текстов по признаку наличия информации о белковых взаимодействий и для распознавания наименований белков. Дополнительно была проведена оценка полученных результатов, что показало, что точность задачи классификации сравнима с лучшими публикуемыми результатами. Область применения – численное моделирование физических, биологических, химических процессов.