基于上下文向量的图核用于提取药物-药物相互作用

药物-药物相互作用（Drug-Drug Interactions, DDIs）的临床识别是保障患者安全和控制医疗成本的关键问题。因此，亟需通过文本挖掘技术从生物医学文献中自动提取DDIs。尽管当前表现最优的DDI识别系统已尝试利用文本的多种特征，但这些特征尚不足以充分表达长而复杂的句子结构。本文提出一种高效的图核方法，充分利用多种上下文类型，以从生物医学文献中识别DDIs。在该方法中，通过句法解析后的句子图表示，不仅捕捉了近邻词之间的关系，还有效建模了远距离词之间的关联。每个顶点的上下文向量采用迭代方式表示其所有相邻与非相邻标注节点的特征，从而充分捕获直接与间接子结构的信息。此外，本文引入一种考虑上下文向量间距离的图核方法，用于DDI检测。在DDIExtraction 2013语料库上的实验结果表明，本系统在DDI检测与分类任务中均取得了最佳性能（F-score分别为81.8和68.4）。尤其在Medline-2013数据集上，本系统在检测与分类任务中的F-score分别比当前最优系统高出10.7和12.2，显著优于现有方法。