Motivering: Att upptäcka läkemedelsinteraktioner har blivit en viktig del av folkhälsan. Därför har användning av text mining tekniker för att extrahera DDIs från biomedicinsk litteratur fått stor uppmärksamhet. Denna forskning befinner sig dock fortfarande i ett tidigt skede och dess resultat har stort utrymme att förbättras. Resultat: I den här artikeln presenterar vi en syntax convolutional neural network (SCNN) baserad DDI extraktionsmetod. I denna metod, ett nytt ord inbäddning, syntax ord inbäddning, föreslås att använda syntaktisk information i en mening. Sedan introduceras positionen och delen av talfunktionerna för att utvidga inbäddningen av varje ord. Senare, auto-encoder introduceras för att koda den traditionella påse-of-words funktionen (sparse 0-1 vektor) som den täta verkliga värdevektorn. Slutligen, en kombination av inbäddade-baserade konvolutionella funktioner och traditionella funktioner matas till softmax klassificerare för att extrahera DDI från biomedicinsk litteratur. Experimentella resultat på DDIExtraktion 2013 corpus visar att SCNN får en bättre prestanda (en F-poäng på 0,686) än andra state-of-theart metoder. Tillgänglighet och genomförande: Källkoden finns tillgänglig för akademiskt bruk på http://202.118. 75.18:8080/DDI/SCNN-DDI.zip.
Zhao m.fl. REF utnyttjade ordinbäddningar i ett syntaxkonvolutionellt neuralt nätverk (SCNN) genom att ändra inmatningen av ord2vek till ordsekvenser på den kortaste vägen i predikat argument mening struktur för att extrahera DDIs (F1 score=0.78).
Drug drug interaction extraction from biomedical literature using syntax convolutional neural network
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}