Méthodes pour l'apprentissage automatique et l'exploration de textes pour les ensembles de données biologiques
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L'exploration de textes ou de données est un outil de découverte de connaissances qui se réfère au processus d'extraction de modèles intéressants et non triviaux à partir d'une base de données de textes non structurés. Nous présentons ici un nouveau système d'apprentissage automatique permettant d'explorer des ensembles de données biologiques (données textuelles/littérature scientifique) afin de comprendre les relations entre deux gènes (deux termes) dans un texte scientifique. Le système imite l'intelligence humaine et détermine avec précision les relations entre deux gènes...
L'exploration de textes ou de données est un outil de découverte de connaissances qui se réfère au processus d'extraction de modèles intéressants et non triviaux à partir d'une base de données de textes non structurés. Nous présentons ici un nouveau système d'apprentissage automatique permettant d'explorer des ensembles de données biologiques (données textuelles/littérature scientifique) afin de comprendre les relations entre deux gènes (deux termes) dans un texte scientifique. Le système imite l'intelligence humaine et détermine avec précision les relations entre deux gènes/protéines. Nous avons curé manuellement les ensembles de données de la littérature à l'aide de la curation profonde pour générer un ensemble d'entraînement. En outre, nos résultats de prédiction ont été validés avec l'aide d'experts pour générer la confiance nécessaire à l'utilisation de notre système dans différentes situations en temps réel. Ensuite, le système a été automatisé afin que les personnes du monde entier puissent déterminer les relations entre deux ou plusieurs molécules dans un texte à l'aide de machines à vecteurs de support. Ce système semi-automatisé est fréquemment utilisé par notre équipe pour rédiger des critiques sur un sujet donné.
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