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Automatic Drug-Drug Interaction Detection: A Machine Learning Approach With Maximal Frequent Sequence Extraction

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Automatic Drug-Drug Interaction Detection: A Machine Learning Approach With Maximal Frequent Sequence Extraction

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García Blasco, S.; Mola Velasco, SM.; Danger Mercaderes, RM.; Rosso ., P. (2011). Automatic Drug-Drug Interaction Detection: A Machine Learning Approach With Maximal Frequent Sequence Extraction. CEUR Workshop Proceedings. 761:51-58. http://hdl.handle.net/10251/33478.

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Metadatos del ítem

Título: Automatic Drug-Drug Interaction Detection: A Machine Learning Approach With Maximal Frequent Sequence Extraction
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Fecha difusión:
Resumen:
A Drug-Drug Interaction (DDI) occurs when the effects of a drug are modified by the presence of other drugs. DDIExtraction2011 proposes a first challenge task, Drug-Drug Interaction Extraction, to compare different ...[+]
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
CEUR Workshop Proceedings. (issn: 1613-0073 )
Editorial:
CEUR Workshop Proceedings
Versión del editor: http://ceur-ws.org/Vol-761/paper6.pdf
Título del congreso: Workshop on Drug-Drug Interaction Extraction (DDIExtraction2011)
Lugar del congreso: Huelva, España
Fecha congreso: 09/09/2011
Patrocinador:
Bitsnbrains S.L.
European Commission FP 7 269180
MICINN Text-Enterprise 2.0 project (TIN2009-13391-C04-03)
Tipo: Artículo

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