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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최성필 (경기대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제3호
발행연도
2017.3
수록면
194 - 198 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 논문에서는 학술 문헌에서 표현된 단백질 간 상호 작용(Protein-Protein Interaction) 정보를 자동으로 추출하기 위한 확장된 형태의 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 제안한다. 이 모델은 기존에 관계 추출(Relation Extraction)을 위해 고안된 단순 자질 기반의 CNN 모델을 확장하여 다양한 전역 자질들을 추가적으로 적용함으로써 성능을 개선할 수 있는 장점이 있다. PPI 추출 성능 평가를 위해서 많이 활용되고 있는 준거 평가 컬렉션인 AIMed를 이용한 실험에서 F-스코어 기준으로 78.0%를 나타내어 현재까지 도출된 세계 최고 성능에 비해 8.3% 높은 성능을 나타내었다. 추가적으로 CNN 모델이 복잡한 언어 처리를 통한 자질 추출 작업을 하지 않고도 단백질간 상호 작용 추출에 높은 성능을 나타냄을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Deep Convolutional Neural Network
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

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