通过分子结构信息增强文本中的药物-药物相互作用提取

我们提出了一种新的神经方法，利用外部药物分子结构信息从文本中提取药物-药物相互作用（DDIs）。该方法使用卷积神经网络对文本中的药物对进行编码，同时使用图卷积网络（GCNs）对其分子对进行编码，然后将这两个网络的输出连接起来。实验结果表明，图卷积网络能够以高精度从药物的分子结构中预测DDIs，并且分子信息可以将基于文本的DDI提取的F分数提高2.39个百分点，在DDIExtraction 2013共享任务数据集上表现显著。