基于双向GRU和CNN的药物相互作用关系抽取
发布时间:2023-03-07 21:16
不同药物由于药效动力学和药代动力学的差异可能会产生不可预知的副作用,甚至威胁患者的生命安全。在信息技术飞速发展及指数级生物医学文献增加的背景下,从文本中提取药物相互作用成为可能,为此本文提出一种基于双向门控循环单元(GRU)和卷积神经网络(CNN)相融合的双层药物关系抽取模型,使用DDIExtraction2013作为数据集进行多组实验评估,实验结果获得最高75%的综合测评率;与其他方法相比较,基于双向GRU和CNN的双层模型可以有效地抽取文本中的药物相互作用关系。
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
1 方法及模型
1.1 双向GRU层
1.2 CNN层
1.3 双向GRU+CNN
2 实验结果和分析
2.1 数据预处理
2.2 实验评测指标
2.3 实验结果和分析
3 结语
本文编号:3757902
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
1 方法及模型
1.1 双向GRU层
1.2 CNN层
1.3 双向GRU+CNN
2 实验结果和分析
2.1 数据预处理
2.2 实验评测指标
2.3 实验结果和分析
3 结语
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