Samtidig administrering av flera läkemedel kan ha synergistiska eller antagonistiska effekter eftersom ett läkemedel kan påverka aktiviteter av andra läkemedel. Synergiska effekter leder till förbättrade terapeutiska resultat, medan antagonistiska effekter kan vara livshotande, kan leda till ökade sjukvårdskostnader, eller till och med leda till döden. Därför är identifiering av okänd läkemedelsinteraktion (DDI) en viktig fråga för effektiv och effektiv hälso- och sjukvård. Även om det finns flera resurser för DDI, kan de ofta inte hålla jämna steg med den stora mängd information som finns tillgänglig i snabbt växande biomedicinska texter. De flesta befintliga metoder modellerar DDI-extraktion från text som ett klassificeringsproblem och förlitar sig främst på handgjorda funktioner. Vissa av dessa funktioner beror ytterligare på domänspecifika verktyg. Nyligen neurala nätverk modeller som använder latenta funktioner har visat sig ge liknande eller bättre prestanda än de andra befintliga modeller som är beroende av handgjorda funktioner. I detta dokument presenterar vi tre modeller, nämligen B-LSTM, AB-LSTM och Joint AB-LSTM baserade på nätverk för långtidsminne (LSTM). Alla tre modeller använder ord och position inbäddning som latenta funktioner och därför inte förlita sig på explicit funktionsteknik. Ytterligare användning av tvåvägslångt korttidsminne (Bi-LSTM) nätverk tillåter implicit funktion extrahering från hela meningen. De två modellerna AB-LSTM och Joint AB-LSTM använder också uppmärksam poolning i utmatningen av Bi-LSTM-lager för att tilldela vikter till funktioner. Våra experimentella resultat på DDI-extraheringsdata från SemEval-2013 visar att Joint AB-LSTM-modellen överträffar alla befintliga metoder, inklusive de som är beroende av handgjorda funktioner. De andra två föreslagna LSTM-modellerna presterar också konkurrenskraftigt med toppmoderna metoder.
(Sahu m.fl.) REF har presenterat tre LSTM-baserade modeller för DDI-extrahering som kallas B-LSTM, AB-LSTM och Joint AB-LSTM.
Drug-Drug Interaction Extraction from Biomedical Text Using Long Short Term Memory Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}