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0.摘要本文提出了一种新的基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)的药物-药物相互作用(DDI)提取模型。CNN已经被证明在DDI提取任务上有很大的潜力;然而，尽管注意力机制在一般领域的分类任务中被证明是有效的，但在目标-实体对句子中强调重要词的注意力机制尚未被利用CNN进行研究。
03通过数据挖掘，可以快速高效的自动提取新型DDI01更多的DDI隐藏在期刊论文、技术报告和不良事件报告等系统中，构成了极其丰富和不断增长的信息来源常用的药物相作用信息系统的DDI仅仅包含DDI的一小部分
这篇文献，是近两年DDI(Drug-Druginteractions)预测的相关文献中，引用相对较高的文献。你可能已经看到，有些DDI类预测论文会把本篇论文的结果，作为基线进行比较。比如在今年7月份发表的深度学习多模态的DDI预…
一、背景药物间的相互作用(DDI)是指同时或先后服用两种或两种以上药物时，药物之间所产生的相互作用，而该相互作用可能会导致意想不到的副作用。总结归纳现有DDI预测方法，大致可分为两大类。一类是分子表示，主要聚焦于药物分子的特征学习。
0.摘要本文提出了一种新的基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)的药物-药物相互作用(DDI)提取模型。CNN已经被证明在DDI提取任务上有很大的潜力;然而，尽管注意力机制在一般领域的分类任务中被证明是有效的，但在目标-实体对句子中强调重要词的注意力机制尚未被利用CNN进行研究。
03通过数据挖掘，可以快速高效的自动提取新型DDI01更多的DDI隐藏在期刊论文、技术报告和不良事件报告等系统中，构成了极其丰富和不断增长的信息来源常用的药物相作用信息系统的DDI仅仅包含DDI的一小部分
这篇文献，是近两年DDI(Drug-Druginteractions)预测的相关文献中，引用相对较高的文献。你可能已经看到，有些DDI类预测论文会把本篇论文的结果，作为基线进行比较。比如在今年7月份发表的深度学习多模态的DDI预…
一、背景药物间的相互作用(DDI)是指同时或先后服用两种或两种以上药物时，药物之间所产生的相互作用，而该相互作用可能会导致意想不到的副作用。总结归纳现有DDI预测方法，大致可分为两大类。一类是分子表示，主要聚焦于药物分子的特征学习。
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