Att upptäcka läkemedelsinteraktioner (DDI) är viktigt eftersom information om DDI kan bidra till att förhindra biverkningar från läkemedelskombinationer. Eftersom det finns många nya DDI-relaterade artiklar publicerade i den biomedicinska domänen, manuellt extrahera DDI information från litteraturen är en mödosam uppgift. Men textutvinning kan användas för att hitta DDI i den biomedicinska litteraturen. Bland de nyligen utvecklade neurala nätverk, använder vi en Recursive Neural Network för att förbättra prestanda DDI extraktion. Vår rekursiva neurala nätverk modell använder en position funktion, en subtree inneslutning funktion, och en ensemble metod för att förbättra prestanda DDI extraktion. Jämfört med de toppmoderna modellerna utförde DDI-detektionen och typklassificeringarna av vår modell 4,4% respektive 2,8% bättre på DDIExtraktion Challenge'13 testdata. Vi validerade också vår modell på PK DDI corpus som består av två typer av DDI data: in vivo DDI och in vitro DDI. Jämfört med den befintliga modellen, vår detektion klassificerare presterade 2,3% och 6,7% bättre på in vivo respektive in vitro data. Resultaten av vår validering visar att vår modell automatiskt kan extrahera DDI bättre än befintliga modeller.
REF föreslog rekursiv neural nätverk baserad modell med en subtree inneslutning funktion.
Drug drug interaction extraction from the literature using a recursive neural network
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}