利用语言与知识图谱约束建模药物-疾病关系
计算与语言
2019-04-02 v1
摘要
FDA 药物标签是关于药物及药物-疾病关系的丰富信息源，但其复杂性使得孤立分析这些文本颇具挑战。为克服此问题，我们将这些标签置于两个健康知识图谱中：一个由关于药物和疾病的精确结构化信息构建，另一个完全由临床叙述文本数据库通过简单启发式方法构建。我们表明，定义于这些图谱上的概率软逻辑(Probabilistic Soft Logic)模型优于仅文本和仅关系的变体，且临床叙述图谱以极少人工代价取得了卓越结果。最后，我们发布了一个带有五种不同药物-疾病关系标注的新药物标签数据集。
引用
@article{arxiv.1904.00313,
title = {Modeling Drug-Disease Relations with Linguistic and Knowledge Graph Constraints},
author = {Bruno Godefroy and Christopher Potts},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00313},
year = {2019}
}