【摘 要】
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作为生物医学信息抽取领域的重要分支,蛋白质交互关系（Protein-Protein Interaction,PPI）抽取具有重要的研究意义。目前的研究大多采用统计机器学习方法,需要大规模标注语料进
【基金项目】
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国家自然科学基金(61173101,61173100,61272375)
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作为生物医学信息抽取领域的重要分支,蛋白质交互关系（Protein-Protein Interaction,PPI）抽取具有重要的研究意义。目前的研究大多采用统计机器学习方法,需要大规模标注语料进行训练。训练语料过少,会降低关系抽取系统的性能,而人工标注语料需要耗费巨大的成本。该文采用迁移学习的方法,用大量已标注的源领域（其它领域）语料来辅助少量标注的目标领域语料（本领域）进行蛋白质交互关系抽取。但是,不同领域的数据分布存在差异,容易导致负迁移,该文借助实例的相对分布来调整权重,避免了负迁移的发生。在公共
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