摘要

动机从文献中提取药物-药物相互作用（DDI）的神经网络方法通常需要大量人工标注数据。在本研究中，我们提出了一种新方法，旨在有效利用外部药物数据库信息以及大规模无标注文本数据，以提升DDI提取性能。具体而言，我们聚焦于药物描述信息和分子结构信息作为药物数据库中的关键补充信息。结果我们在DDIExtraction 2013共享任务数据集上评估了所提出的方法，取得了以下成果：首先，将大规模原始文本信息与现有模型相结合，可显著提升DDI提取性能，并达到当前最优水平；其次，药物描述信息与分子结构信息各自对特定类型的DDI提取具有促进作用，有助于进一步提升性能；最后，同时利用药物描述信息与分子结构信息，能够在所有DDI类型上实现显著性能提升。研究结果表明，原始文本、药物描述信息与分子结构信息具有互补性，其有效融合是实现性能提升的关键所在。