基于外部知识的药物相互作用关系抽取方法
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TP391

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四川省新一代人工智能重大专项(2018GZDZX0039); 四川省重点研发项目(2019YFG0521)


An Extraction Method for Drug-Drug Relationships based on External Knowledge
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    摘要:

    药物相互作用是指药物之间存在的抑制或促进等作用. 针对目前方法在不同关系类别上的抽取结果差异较大的问题,论文提出了一种利用外部知识的关系抽取模型,该方法首先对外部药物数据库中的信息进行处理,构建带有药物描述信息的数据集,然后在该数据集上进行模型训练,并保存最优模型,最后将该最优模型与药物关系抽取模型相结合,进行药物关系抽取,从而更好的利用了药物数据库中已有的知识,缓解了不同关系类别抽取结果差异较大的问题,提高了抽取效果. 在DDIExtraction 2013数据集上的实验结果表明,论文方法的F1值优于目前最优方法2.47%.

    Abstract:

    Drug-Drug Interaction refers to the inhibition or promotion between drugs. In order to solve the problem that the extraction results of the current model are quite different in different relationship categories, this paper proposes a relationship extraction model based on external knowledge. This method first processes the information in the external drug database, constructs a data set with drug description information on which the model is trained and then the optimal model is saved. Finally, the resulting optimal model is combined with the drug relationship extraction model to extract drug relationships, which can make better use of the existing knowledge in drug database, alleviate the problem of large differences in the extraction results of different relationship categories, and improve the extraction result. The experimental results on the DDIExtraction 2013 dataset show that the F1 value of the proposed approach in this paper is 2.47% higher than the current best approaches.

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    引证文献
引用本文

引用本文格式: 王芳,龙欣,周刚,刘宁宁. 基于外部知识的药物相互作用关系抽取方法[J]. 四川大学学报: 自然科学版, 2021, 58: 062003.

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  • 收稿日期:2021-06-28
  • 最后修改日期:2021-07-15
  • 录用日期:2021-07-16
  • 在线发布日期: 2021-12-10
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