Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/6939
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКуликов, А. М.-
dc.contributor.authorХарламов, А. А.-
dc.date.accessioned2016-05-23T12:10:41Z-
dc.date.accessioned2017-07-18T09:11:39Z-
dc.date.available2016-05-23T12:10:41Z-
dc.date.available2017-07-18T09:11:39Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationКуликов, 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.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/6939-
dc.description.abstractВ 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.isoruru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectоднородные семантические сетиru_RU
dc.subjectсигнальные сетиru_RU
dc.subjectсравнение текстовru_RU
dc.subjectклассификация текстовru_RU
dc.subjecthomogenous semantic networksru_RU
dc.subjectsignaling networksru_RU
dc.subjecttexts comparisonru_RU
dc.subjecttext сlassificationru_RU
dc.titleИспользование однородной семантической сети для классификации результатов генетического анализаru_RU
dc.title.alternativeHomogenous semantic network for genetic analysis result classificationru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationIn 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

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kulikov_Ispolzovaniye.PDF664.06 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.