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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2013.tde-26082013-161914
Documento
Autor
Nome completo
Pedro Nelson Shiguihara Juárez
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2013
Orientador
Banca examinadora
Lopes, Alneu de Andrade (Presidente)
Camargo, Heloisa de Arruda
Nunes, Maria das Graças Volpe
Título em português
Construção automática de redes bayesianas para extração de interações proteína-proteína a partir de textos biomédicos
Palavras-chave em português
Aprendizado de máquina
Extração de informação
Extração de interações proteína-proteína
Extração de relação
Redes bayesianas
Resumo em português
A extração de Interações Proteína-Proteína (IPPs) a partir de texto é um problema relevante na área biomédica e um desafio na área de aprendizado de máquina. Na área biomédica, as IPPs são fundamentais para compreender o funcionamento dos seres vivos. No entanto, o número de artigos relacionados com IPPs está aumentando rapidamente, sendo impraticável identicá-las e catalogá-las manualmente. Por exemplo, no caso das IPPs humanas apenas 10% foram catalogadas. Por outro lado, em aprendizado de máquina, métodos baseados em kernels são frequentemente empregados para extrair automaticamente IPPs, atingindo resultados considerados estado da arte. Esses métodos usam informações léxicas, sintáticas ou semânticas como características. Entretanto, os resultados ainda são insuficientes, atingindo uma taxa relativamente baixa, em termos da medida F, devido à complexidade do problema. Apesar dos esforços em produzir kernels, cada vez mais sofisticados, usando árvores sintáticas como árvores constituintes ou de dependência, pouco é conhecido sobre o desempenho de outras abordagens de aprendizado de máquina como, por exemplo, as redes bayesianas. As àrvores constituintes são estruturas de grafos que contêm informação importante da gramática subjacente as sentenças de textos contendo IPPs. Por outro lado, a rede bayesiana permite modelar algumas regras da gramática e atribuir para elas uma distribuição de probabilidade de acordo com as sentenças de treinamento. Neste trabalho de mestrado propõe-se um método para construção automática de redes bayesianas a partir de árvores contituintes para extração de IPPs. O método foi testado em cinco corpora padrões da extração de IPPs, atingindo resultados competitivos, em alguns casos melhores, em comparação a métodos do estado da arte
Título em inglês
Learning Bayesian networks for extraction of protein-protein interaction from biomedical articles
Palavras-chave em inglês
Bayesian networks
Information extraction
Machine learning
Protei-protein interaction extraction
Relation extraction
Resumo em inglês
Extracting Protein-Protein Interactions (PPIs) from text is a relevant problem in the biomedical field and a challenge in the area of machine learning. In the biomedical field, the PPIs are fundamental to understand the functioning of living organisms. However, the number of articles related to PPIs is increasing rapidly, hence it is impractical to identify and catalog them manually. For example, in the case of human PPIs only 10 % have been cataloged. On the other hand, machine learning methods based on kernels are often employed to automatically extract PPIs, achieving state of the art results. These methods use lexical, syntactic and semantic information as features. However, the results are still poor, reaching a relatively low rate of F-measure due to the complexity of the problem. Despite efforts to produce sophisticate kernels, using syntactic trees as constituent or dependency trees, little is known about the performance of other Machine Learning approaches, eg, Bayesian networks. Constituent tree structures are graphs which contain important information of the underlying grammar in sentences containing PPIs. On the other hand, the Bayesian network allows modeling some rules of grammar and assign to them a probability distribution according to the training sentences. In this master thesis we propose a method for automatic construction of Bayesian networks from constituent trees for extracting PPIs. The method was tested in five corpora, considered benchmark of extraction of PPI, achieving competitive results, and in some cases better results when compared to state of the art methods
 
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Data de Publicação
2013-08-27
 
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