초록
우리는 외부 약물 분자 구조 정보를 사용하여 텍스트에서 약물-약물 상호작용(DDIs)을 추출하기 위한 새로운 신경망 방법을 제안합니다. 본 연구에서는 컨벌루션 신경망(CNNs)을 통해 텍스트상의 약물 쌍을 인코딩하고, 그래프 컨벌루션 신경망(GCNs)을 통해 그들의 분자 쌍을 인코딩한 후, 이 두 네트워크의 출력을 연결(concatenate)합니다. 실험 결과, GCNs는 약물의 분자 구조로부터 DDIs를 높은 정확도로 예측할 수 있으며, 분자 정보는 DDIExtraction 2013 공유 작업 데이터 세트에서 F-점수로 2.39% 포인트 개선되는 것으로 나타났습니다.