從生醫資料庫中探勘基因表達證據之研究

Abstract

從上個世紀開始，有許多的專家投入生物醫學 (Biomedical) 領域的研究，其成果也不斷地被發表出來。相對的，也有越來越多的研究者投入在生物醫學文獻的資訊擷取上。一般而言，生物醫學資料庫必須經常藉由具專業知識的生物醫學專家來作管理及更新。然而，由於生物醫學文獻的發表速度成幾何成長，生物醫學資料庫的管理和更新已遠非單純人力所能負擔。因此，本研究擬建立一個不需依賴生物醫學領域專家的電腦輔助系統，以靴帶式向量空間模型 (Bootstrapping Vector Space Model)，自動判斷在生物醫學文獻之中，是否擁有任何基因產物的實驗結果或證據。實驗的結果顯示，我們的模型得到F-Measure 0.502不錯的判別率，優於單純的向量空間模型及支持向量機 (Support Vector Machine) 模型。在人力無法負荷的生物醫學文獻發表速度下，本論文所提出的模型能有效的節省更多的人力、時間及資源。