陕西师范大学学报(自然科学版)2020，Vol.48Issue(6) ：108-113.

基于双向GRU和CNN的药物相互作用关系抽取

Extraction of drug-drug interaction based on bidirectional GRU and CNN

龚乐君 刘晓林 高志宏 李华康
陕西师范大学学报(自然科学版)2020，Vol.48Issue(6) ：108-113.
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基于双向GRU和CNN的药物相互作用关系抽取

Extraction of drug-drug interaction based on bidirectional GRU and CNN

龚乐君 1刘晓林 1高志宏 2李华康3
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作者信息

  • 1. 南京邮电大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏 南京 210023;江苏大数据安全与智能处理重点实验室,江苏 南京 210023
  • 2. 浙江省智慧医疗工程技术研究中心,浙江 温州 325035
  • 3. 南京邮电大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏 南京 210023;自然资源部 城市国土资源监测与仿真重点实验室,广东 深圳 518034;苏州派维斯信息科技有限公司,江苏 苏州 215011
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摘要

不同药物由于药效动力学和药代动力学的差异可能会产生不可预知的副作用,甚至威胁患者的生命安全.在信息技术飞速发展及指数级生物医学文献增加的背景下,从文本中提取药物相互作用成为可能,为此本文提出一种基于双向门控循环单元(GRU)和卷积神经网络(CNN)相融合的双层药物关系抽取模型,使用DDIExtraction2013作为数据集进行多组实验评估,实验结果获得最高75％的综合测评率;与其他方法相比较,基于双向GRU和CNN的双层模型可以有效地抽取文本中的药物相互作用关系.

关键词

药物相互作用/生物医学关系抽取/药物关系抽取/门控循环单元/卷积神经网络

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基金项目

浙江省智慧医疗工程技术研究中心项目(2016E10011)

苏州市姑苏科技创业天使计划项目(CYTS2018233)

南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY217136)

出版年

2020
陕西师范大学学报(自然科学版)
陕西师范大学

陕西师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.563
ISSN：1672-4291
被引量3
参考文献量6
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