Vi föreslår en ny neural metod för att extrahera läkemedelsinteraktioner (DDI) från texter med hjälp av extern information om läkemedelsmolekylära strukturer. Vi kodar text-drogpar med konvolutionella neurala nätverk och deras molekylära par med graf-konvolutionella nätverk (GCN), och sedan konkateterar vi utgångarna av dessa två nätverk. I experimenten visar vi att GCNs kan förutsäga DDI från de molekylära strukturerna av läkemedel i hög noggrannhet och den molekylära informationen kan förbättra text-baserad DDI extraktion med 2,39 procent poäng i F-poäng på DDIExtraktion 2013 delad uppgift data uppsättning.
REF kodade läkemedelspar med CNN och använde extern kunskapsbas för att koda sina molekylära par med två grafer neurala nätverk.
Enhancing Drug-Drug Interaction Extraction from Texts by Molecular Structure Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}