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基于词典与机器学习的基因命名实体识别机制研究的开题报告一、研究背景和意义基因命名实体识别(GeneNamedEntityRecognition，GNR)是生物信息学研究中一项非常重要的研究内容。对于实体识别的准确性，直接影响到后续的挖掘和分析，如基因关系网络、功能注释等。人工标注GNR数据集，有非常多的样本量，而样本特征则有完整的上下文语境和基因命名规范，因此对于机器学习，从数据集搜寻特征、训练算法模型，通过短时间更快、更精确地找出基因实体，自然是一项不可缺失的重要工作。但由于各种基因名的复杂性，GNR所面临的难度往往较高。因为基因名命名并无严格规范，故为基因识别造成极大的困难，如：1.基因名的长度不同，有的短有的长，而基因名中还可能会存在多种组成，如基因序列，基因描述，序列号等等；2.基因名中可能出现极为复杂的计量单位、大小写与符合常常都差异较大；3.基因名中压缩的式子往往也比较难读懂；等等问题，使得GNR面临着挑战。因此，如何在这些复杂的情况中更加便捷更加高效地识别出基因名，成为了GNR领域中迫切需要处理和探索的问题。二、论文目标本篇研究论文，将探讨基于词典与机器学习相结合的基因命名实体识别机制，旨在建立一种方法，更快、更精确地识别基因名。具体目标如下：1.通过分析分析基因命名的特征，建立独有的基因名命名规则，增强词典命名库的准确性；2.建立合适的基因识别算法，基于机器学习的多种算法进行优选和应用；3.基于已知的GNR数据集进行实验验证，对比分析结果，分析实验结果，得出结论和优化建议。三、研究方法本文提出的基因命名实体识别机制主要包括两部分：1.词典命名库为了解决基因名中的词汇不规范的问题，我们建立了基因名词典，识别出特定的基因名字，片段这样的关键词能加强GNR的准确性，命名库的内容将会由多种命名规则、左右文本特殊字符串、命名词词性等等文本特征构成。因此，基于规则的字典匹配是GNR领域的一种常用方法之一。2.基于机器学习的算法在获得高度准确的词典之后，本文研究采用了基于机器学习的算法对于基因名进行识别、标记和分类。算法主要包括：CRF、Word2vec、BiLSTM等。四、研究难点1.基因命名的特殊性所带来的复杂性；2.如何利用词典库进行较准确地匹配；3.如何通过算法训练进行基因实体的分类、命名和标记。五、初步结论目前，根据发表的相关论文及分析，基于词典与机器学习的基因命名实体识别机制的研究还有很大的优化空间。对比分析不同的算法效果，可以看出，在算法选择、特征优化、命名规范的确定上还有可以挖掘的价值。本研究建议通过大量的实验测试，进一步验证和

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