首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用Spacy从依赖关系树中提取化合物和dobj

的过程如下:

  1. 首先,导入Spacy库并加载英文模型:
代码语言:txt
复制
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
  1. 对待处理的文本进行处理:
代码语言:txt
复制
text = "Spacy is a powerful natural language processing library."
doc = nlp(text)
  1. 遍历文档中的每个句子,并提取化合物和dobj:
代码语言:txt
复制
compounds = []
dobjs = []

for sent in doc.sents:
    for token in sent:
        if token.dep_ == "compound":
            compounds.append(token.text)
        elif token.dep_ == "dobj":
            dobjs.append(token.text)
  1. 输出提取到的化合物和dobj:
代码语言:txt
复制
print("提取到的化合物:", compounds)
print("提取到的dobj:", dobjs)

以上代码将从给定的文本中提取出所有的化合物和dobj。化合物是由compound依赖关系标记的词语,表示一个词是另一个词的修饰词。dobj是由dobj依赖关系标记的词语,表示一个动词的直接宾语。

对于化合物和dobj的应用场景,化合物的应用场景包括化学领域的文本分析、药物研发等;dobj的应用场景包括自然语言处理中的信息提取、问答系统等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云自然语言处理(NLP):https://cloud.tencent.com/product/nlp
  • 腾讯云人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CELL SYST|多目标神经网络框架预测化合物-蛋白相互作用和亲和力

这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授课题组在Cell Systems上发表的论文“MONN: A Multi-objective Neural Network for Predicting Compound-Protein Interactions and Affinities”。分析化合物与蛋白质的相互作用 (Compound-Protein Interactions ,CPIs)在药物研发过程中起着至关重要的作用,迅速准确地预测作用位点和其间的亲和力有利于高效的药物研发。基于此问题,曾坚阳教授课题组引入深度学习,提出了一种预测化合物-蛋白相互作用和亲和力的多目标神经网络-MONN。作者在方法中引入了(i)捕获全局特征的超级节点、(ii)预测亲和力的GRU模块(Gate Recurrent Unit,门循环单元模型)、(iii)预测化合物-蛋白结合位点和判断其间的亲和力指标的多目标共享特征结构,使得其模型具有比现有模型更好的特征可解释性,有效捕捉了化合物与蛋白质的内在特征与联系,实现精确判断分子间的相互作用和亲和力。

02

Bioinformatics | FastTargetPred-快速识别化合物数据库中的蛋白质靶标

今天给大家介绍的法国里尔巴斯德研究所的Bruno O Villoutreix课题组在Bioinformatics “Application Note”系列发表的工作 “FastTargetPred: a programenabling the fast prediction of putative protein targets for input chemicaldatabases”。众所周知,药物是可以在体内发挥生物活性作用达到治疗疾病目的的化合物,大部分药物的生物活性都是通过药物分子与体内的蛋白等生物大分子结合来介导。化合物的靶点结合作用机制是药物研发的重要理论基础,然而目前有大量的生物活性分子其作用靶点是未知的。此外,随着基因组学发展,越来越多的新型靶点正在被发现,老药新用也依赖于对这些药物新靶点的预测。因此,化合物靶点预测具有重大科学意义。

03

GPB|DeepCPI:基于深度学习的化合物和蛋白质相互作用预测框架

这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授的论文“DeepCPI: A Deep Learning-based Framework for Large-scale in silico Drug Screening”。分析化合物与蛋白质的相互作用(Compound-Protein Interactions, CPIs)和新型药物靶标相互作用(Drug Target Interactions, DTIs)在硅药研发过程中起重要作用,从大规模未标记的化合物和蛋白质预测新的CPI有利于高效的药物研发。基于此问题,曾坚阳教授课题组将无监督的表征学习和特征嵌入与深度学习方法相结合,提出了一种自动学习化合物和蛋白质的隐式但具有表达力的低维特征评估大型数据库中测得CPI的计算框架DeepCPI。作者在方法中引入了(i)语义分析和Word2vec 方法来获得化合物和蛋白质低维特征表示(ii)多模态深度神经网络(DNN)分类器预测相互作用概率,使得其模型比现有模型更好地可以借助大规模无标签数据学习化合物与蛋白质的低维特征,实现预测未知的新型CPI或DTI。

01

药物设计的深度学习

过去的十年中,深度学习(deeplearning, DL)方法已经非常成功并广泛用于开发几乎每个领域的人工智能(AI)。与传统的机器学习(machine learning, ML)算法相比,DL方法在小分子药物发现和开发方面还有很长的路要走。对于DL研究的推广和应用,例如小分子药物研究和开发,还有很多工作要做。本综述主要讨论了监督学习和非监督学习等几种最强大和主流的体系结构,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和深度自动编码器网络(DAENs),总结了小分子药物设计中的大部分代表性应用;并简要介绍了如何在这些应用程序中使用DL方法。还强调了关于DL方法利弊的讨论以及我们需要解决的主要挑战。

05

【Nature 封面论文】机器学习掀起材料革命,人工智能或将颠覆人类科研方式

【新智元导读】昨日Nature封面论文:哈佛大学研究者借助机器学习算法,利用“废弃”数据成功预测新材料的合成,引发学界激论:人工智能真能加速发现神奇新材料吗?该研究所用的“计算材料学”结合计算机模型和机器学习,是对传统研究方法的革新。计算机科学和人工智能的影响已经拓展到越来越多的领域,机器学习或将改变未来科研方式。 发现一种新的材料是非常艰难的过程,通常要经历无数次失败,偶尔在机缘巧合之下取得成果,还要费劲功夫反向检测这种新材料的性质。但有一批材料科学家转换思路,使用计算机模型和机器学习算法生成海量假想的材

06

J Cheminform|使用具有自适应训练数据的GANs搜索新分子

今天给大家介绍的是美国橡树岭国家实验室的Andrew E. Blanchard等人于2021.2.23发表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。药物发现的过程涉及到对所有可能的化合物的空间进行搜索,生成对抗网络(GAN)为探索化学空间和优化已知化合物提供了一个有力工具。然而,训练GANs的标准方法可能导致模式崩溃,其中生成器主要产生与训练数据的一小部分密切相关的样本。相反,寻找新化合物需要超越原始数据的探索。在本文中,作者提出了一种训练GANS的方法,它促进增量探索,并利用遗传算法的概念限制模式崩溃的影响。在此方法中,来自生成器的有效样本被用来替换来自训练数据的样本。在替换过程中,作者考虑随机和引导选择以及重组。通过跟踪训练过程中产生的新化合物的数量,结果表明,对训练数据的更新大大优于传统的方法,增加了GANs在药物发现中的潜在应用。

03

Nature Cancer | 发现非肿瘤药物的抗癌潜力

今天给大家介绍美国Broad Institute of MIT and Harvard的 Todd R. Golub团队发表在Nature cancer上的一篇文章:“Discovering the anticancer potential of nononcology drugs by systematic viability profiling“。在这个研究中,作者试图创建一个公共资源,其中包含在578种人类癌细胞系中测试的4,518种药物的抑癌活性。作者使用PRISM(profiling relative inhibition simultaneously in mixtures),一种分子条形码方法,用DNA条形码标记每个细胞系,使得可以在每个培养皿中聚集多种细胞系,更快的进行较大规模的实验去筛选药物。该研究通过对这数千种已经开发的药物化合物的系统分析,发现了近50种药物存在以前无法识别出来的抗癌活性。揭示了新的药物机制和靶标,为加速开发新的癌症药物或重新利用现有药物治疗癌症提供了可能的方向。

05
领券