基于预训练模型的药物不良事件抽取方法研究袁驰１李计巧１王正瑶１王怀玉２（１河海大学计算机与软件学院南京２１１１００２北京中医药大学国家中医体质与治未病研究院北京１０００２９）〔摘要〕目的／意义研究医学文本药物不良事件数据抽取方法，为临床用药风险管理和科学决策提供支持。方法／过程基于预训练模型，结合实体识别和关系抽取两个子任务的关联性，设计面向药物不良事件监测的实体关系联合抽取方法。结果／结论在公开药物不良事件抽取数据集上的实验表明，该方法优于已有方法，能够有效地从医学文本中提取药物不良事件信息及其关系，为药物不良事件的发现与监测提供有力手段。〔关键词〕药物不良事件；实体关系抽取；预训练模型；自然语言处理；医学〔中图分类号〕Ｒ－０５８〔文献标识码〕Ａ〔ＤＯＩ〕１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１６７３－６０３６２０２４０２００７ＡＰｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄＭｅｔｈｏｄｆｏｒＡｄｖｅｒｓｅＤｒｕｇＥｖｅｎｔｓＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＹＵＡＮＣｈｉ１，ＬＩＪｉｑｉａｏ１，ＷＡＮＧＺｈｅｎｇｙａｏ１，ＷＡＮＧＨｕａｉｙｕ２１ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１００，Ｃｈｉｎａ；２ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅＣｏｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｎｄＰｒｅｖｅｎｔｉｖｅＴｒｅａｔｍｅｎｔｏｆＤｉｓｅａｓｅｓ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２９，Ｃｈｉｎａ〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Ｐｕｒｐｏｓｅ／ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅＴｏｓｔｕｄｙｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆａｄｖｅｒｓｅｄｒｕｇｅｖｅｎｔ（ＡＤＥ）ｄａｔａｆｒｏｍｍｅｄｉｃａｌｔｅｘｔｓ，ａｎｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｃｌｉｎｉｃａｌｄｒｕｇｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇＭｅｔｈｏｄ／ＰｒｏｃｅｓｓＢａｓｅｄｏｎｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄｍｏｄｅｌ，ｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔｗｏｓｕｂｔａｓｋｓｏｆｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｌａ...
