發(fā)布時間：2020-11-18 16:58

　　 藥物相互作用(Drug-Drug Interactions,DDI)是指當兩種藥物同時使用時,一種藥物對另一種藥物產(chǎn)生正面或者負面的影響。藥物相互作用的信息對于在醫(yī)療領域避免不良藥物反應起著至關重要的作用。雖然一些已知的藥物相互作用信息可以在像DrugBank這樣的專門建立的數(shù)據(jù)庫中找到,但是大量的相關信息依舊隱藏在不斷更新的科學文獻當中。因此高效地從生物醫(yī)學文本中自動抽取藥物相互作用信息成為一種迫切的需求。生物醫(yī)學文本的描述帶有專業(yè)領域的特點,很多句子非常冗長而且復雜。有時候一句中會同時出現(xiàn)多個藥物命名實體并且多對藥物對之間存在藥物相互作用。面對這樣的情況,一些基于傳統(tǒng)的自然語言處理工具和手工設定規(guī)則的模型往往難以獲得優(yōu)秀的泛化能力。而目前雖然出現(xiàn)了一些利用神經(jīng)網(wǎng)絡自動抽取特征的方法,來抽取藥物間相互作用。但這些方法使用的往往是通用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并沒有針對藥物相互作用抽取任務改進神經(jīng)網(wǎng)絡結構。本文的主要工作如下:(1)針對生物醫(yī)學文本復雜冗長的問題,本文提出了位置敏感的雙向長短期記憶模型(P–BLSTM)并將其用于藥物相互作用抽取。P-BLSTM利用位置敏感注意力機制可以更準確地識別生物醫(yī)學文本中的關鍵信息。通過在DDIExtraction 2013數(shù)據(jù)集上的實驗,本文發(fā)現(xiàn)P-BLSTM在藥物相互作用抽取的類別分類任務上獲得了72.25%的micro-F值,比目前最好的對比方法提高了0.78%。此外通過添加詞性標注特征,P-BLSTM的micro-F值的可以提高到73.69%。通過對比分析,本文進一步總結了P-BLSTM模型優(yōu)于現(xiàn)有方法的原因。(2)針對藥物相互作用抽取中正負樣例誤分類的問題,本文將同時處理細粒度分類和粗粒度分類的多任務學習機制引入藥物相互作用抽取。基于P-BLSTM,本文提出了三種多任務學習網(wǎng)絡:PM-BLSTM雙輸出模型、PM-BLSTM雙注意力模型和PM-BLSTM嵌入層共享模型。在使用相同數(shù)據(jù)集的實驗中,三種PM-BLSTM模型在利用詞性特征的情況下micro-F值分別達到了74.95%、74.97%和74.16%,均明顯高于P-BLSTM模型。本文同樣進一步分析了三種PM-BLSTM模型的區(qū)別以及多任務學習機制在藥物相互作用中的有效性。
【學位單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.1;TP183;R969.2
【部分圖文】：

圖 2.1 DDIExtraction 2013 數(shù)據(jù)集樣例物相互作用（DDI Detection）。存在藥物相互作用即為正樣例：如圖中的 <Barbiturates,coumarin drugs> 和 <glutethimide, coumarin drugs> 兩個藥物對，否則為負樣例，如樣例中的 <Barbiturates, glutethimide>。任務 2 進一步判斷藥物相互作用的類型（DDI Classifica-tion）。在 DDIExtraction 2013 的數(shù)據(jù)集中定義了 4 種藥物相互作用類別：advice，effect，mechanism 以及 int。其具體定義如下： advice: 這是指文本中關于藥物相互作用的描述是一種建議或者推薦。例如：樣例“Interactions may be expected, and UROXATRAL should not be used incombination with other alpha-blockers.”中加斜體的目標藥物對。 effect: 這是指文本描述了藥物相互作用會產(chǎn)生某種影響或者有某種藥效機制。例如:“The concomitant administration of ciprofloxacin with the sulfonylurea glyburidehas, on rare occasions, resulted in severe hypoglycemia.”
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本文編號：2888957