TY -的A2田元盟,龚Lejun盟——张果河AU - Chen Tianyin盟——张、李PY - 2021 DA - 2021/02/19 TI -识别疾病的遗传信息从非结构化文本数据基于BiLSTM-CRF分子机制SP - 6635027六世- 2021 AB -疾病相关的实体是一个重要的任务从生物医学文献挖掘非结构化文本数据实现生物医学知识。自闭症谱系障碍(ASD)是一种神经系统相关的疾病和发育障碍的特点是赤字在沟通和社会交往和重复的行为。然而,这种疾病迄今仍不清楚。在这项研究中,它识别与疾病相关联的实体使用的机器学习计算方法从文本数据收集与自闭症相关的分子机制。实体相关的疾病从与自闭症相关的生物医学文献中提取利用深度学习与双向长短期记忆(BiLSTM)和条件随机场(CRF)模型。其他以前的作品相比,识别实体相关疾病的方法是有前途的。该方法包括五种类型的分子实体由GENIA评估语料库获取76.81%的f值。145年工作9146年提取蛋白质,rna, 7680 dna, 1058细胞类型,981细胞系自闭症的生物医学文献后删除重复的分子实体。最后,我们执行和KEGG分析测试数据集。本研究为进一步研究可以作为参考的病因疾病分子机制的基础上,提供一种方法来探索疾病的遗传信息。 SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6635027 DO - 10.1155/2021/6635027 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -