DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Куликов, А. М. | - |
dc.contributor.author | Харламов, А. А. | - |
dc.date.accessioned | 2016-05-23T12:10:41Z | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-18T09:11:39Z | - |
dc.date.available | 2016-05-23T12:10:41Z | - |
dc.date.available | 2017-07-18T09:11:39Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.citation | Куликов, А. М. Использование однородной семантической сети для классификации результатов генетического анализа / А. М. Куликов, А. А. Харламов // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2016) : материалы VI междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 18 - 20 февраля 2016 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2016. – С. 177 - 182. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/6939 | - |
dc.description.abstract | В работе показано использование механизма сравнения семантических сетей текстов в задаче диагностики
заболеваний с использованием сигнальных сетей. Выявление степени пересечения семантических сетей
текстов позволяет говорить о степени их смыслового подобия. Однородная семантическая сеть как множество
узлов, связанных дугами, имеет численные характеристики – частоты появления слов, а также пар слов в
тексте, которые перенормируются с использованием n-граммной модели текста. Такие сети как смысловые
портреты текстов могут служить для сравнения (и, следовательно, для классификации) текстов. Генетический
квазитекст может быть представлен, в том числе, в виде сигнальной или генной сети. Сигнальные сети разных
классов генетических событий могут быть использованы для классификации этих текстов. В этом случае
концентрации белков, выявленные в процессе эксперимента, используются для вычисления числовых
характеристик узлов сети. Приведены примеры сравнения сетей генетических квазитекстов, соответствующих
норме и патологии. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.language.iso | en | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | однородные семантические сети | ru_RU |
dc.subject | сигнальные сети | ru_RU |
dc.subject | сравнение текстов | ru_RU |
dc.subject | классификация текстов | ru_RU |
dc.subject | homogenous semantic networks | ru_RU |
dc.subject | signaling networks | ru_RU |
dc.subject | texts comparison | ru_RU |
dc.subject | text сlassification | ru_RU |
dc.title | Использование однородной семантической сети для классификации результатов генетического анализа | ru_RU |
dc.title.alternative | Homogenous semantic network for genetic analysis result classification | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
local.description.annotation | In the work mechanism of text semantic networks
comparison in task of desease diagnostic on signalling
network using is shown. One can calculate texts
semantic similarity by calculating volume of their
networks crossection. Homogenous network consists of
nodes and their connections with their weight
characteristics. The characteristics may be more exact
by their renormalization on the basis of text n-gram
model. The examples of such genetic quasi-texts
network crossection calculation of two different
Diseases. | - |
Appears in Collections: | OSTIS-2016
|