약물 조합의 N원 관계 추출을 위한 데이터셋

복합 치료법은 암, 결핵, 말라리아 및 HIV와 같은 질병의 표준 치료 방법이 되었습니다. 그러나 사용 가능한 다중 약물 치료의 조합 집합은 상황에 따라 효과적인 복합 치료법을 식별하는 데 어려움을 초래합니다. 의료 전문가들이 유익한 약물 조합을 식별할 수 있도록 지원하기 위해, 우리는 과학 문헌에서 약물 조합의 효능 정보를 추출하기 위한 전문가 주석 데이터셋을 구축했습니다. 이 데이터셋은 실용적인 활용성뿐만 아니라, 길이가 변하는 관계로 구성된 첫 번째 관계 추출 데이터셋이라는 점에서 독특한 자연어 처리(NLP) 과제를 제시합니다. 또한, 이 데이터셋의 관계는 문장 수준을 넘어서 언어 이해가 주로 필요하여 이 작업의 난이도를 더욱 높입니다. 우리는 유망한 기초 모델을 제공하고, 향후 개선해야 할 명확한 영역들을 확인하였습니다. 우리는 이 데이터셋, 코드 및 기초 모델을 공개적으로 배포하여 NLP 커뮤니티가 이 작업에 참여하도록 장려합니다.