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摘要 — 在本研究中，我们介绍了我们参与 BioCreative VII 挑战赛的 DrugProt 任务的工作。药物-靶标相互作用 (DTI) 对于药物发现和重新利用至关重要，通常是从实验文章中手动提取的。PubMed 上有超过 3200 万篇生物医学文章，从如此庞大的知识库中手动提取 DTI 具有挑战性。为了解决这个问题，我们为 Track 1 提供了一个解决方案，旨在提取药物和蛋白质实体之间的 10 种相互作用。我们应用了一个集成分类器模型，该模型结合了最先进的语言模型 BioMed-RoBERTa 和卷积神经网络 (CNN) 来提取这些关系。尽管 BioCreative VII DrugProt 测试语料库中存在类别不平衡，但与挑战赛中其他提交的平均水平相比，我们的模型取得了良好的表现，微 F1 得分为 55.67%（BioCreative VI ChemProt 测试语料库为 63%）。结果显示了深度学习在提取各种类型 DTI 方面的潜力。
R-BERT-CNN：从...中提取药物-靶标相互作用
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