要約
複合薬物療法は、2種類以上の薬物を組み合わせて投与する治療方法で、主にがん、HIV、マラリア、結核などの患者に対して使用されます。現在、PubMedには「複合薬物療法」（MeSH 語彙）を使用した35万件を超える記事があり、過去20年間で年間1万件以上の記事が発表されています。科学文献から複合療法を抽出することは、本質的に$n$項関係抽出問題となります。一般的な$n$項設定では$n$が固定されているのとは異なり（例：薬物-遺伝子-突然変異関係における$n=3$）、複合療法の抽出は特殊な設定であり、各ケースによって動的に$n \geq 2$となります。最近、Tiktinskyら（NAACL 2022）は、このような療法を文献から抽出するための初めてのデータセットであるCombDrugExtを導入しました。本研究では、シーケンス・ツー・シーケンス形式の一貫した抽出手法を使用し、CombDrugExtテストセットにおいて有効な組み合わせに対するF1スコア66.7%を達成しました。これは、既存の最良の関係分類スコア（薬物エンティティが特定された場合）よりも約5%绝对的なF1スコア改善です（ただし、一貫性のあるものではありません）。したがって、当方の取り組みはこのタスク向けに既存の最良の一貫性のないモデルよりも優れた一貫した最先端モデルを初めて導入しています。当方のモデルは単一パスで全ての薬物エンティティと関係を円滑に抽出でき、動的な$n$項抽出状況に非常に適しています。注：「absolute」在日语中通常翻译为「絶対的」，但在科技或学术写作中，为了表述更加正式和准确，这里翻译为「绝对的な」。