【摘 要】
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抗生素耐药形势严峻,抗生素发展遇到了前所未有的挑战。了解抗生素耐药作用机制对于有效跟踪耐药性传播、优化治疗方法以及进行新药物研发至关重要。大量关于抗生素耐药性研究成果存在于生物医学文献中,使用文本挖掘相关方法自动从文本中获取信息有效降低了知识获取成本并提高了工作效率。本文将抗生素耐药性信息抽取建模为生物医学事件抽取任务,以期从生物医学文本中自动获取抗生素耐药作用机制信息。生物医学事件抽取主要由生物
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抗生素耐药形势严峻,抗生素发展遇到了前所未有的挑战。了解抗生素耐药作用机制对于有效跟踪耐药性传播、优化治疗方法以及进行新药物研发至关重要。大量关于抗生素耐药性研究成果存在于生物医学文献中,使用文本挖掘相关方法自动从文本中获取信息有效降低了知识获取成本并提高了工作效率。本文将抗生素耐药性信息抽取建模为生物医学事件抽取任务,以期从生物医学文本中自动获取抗生素耐药作用机制信息。生物医学事件抽取主要由生物医学触发词识别和元素检测两个子任务组成。其中,生物医学触发词识别是生物医学事件抽取任务的前提,是本文的研究重点。现实中存在一些生物医学知识库,如何有效对知识进行再利用也具有一定研究意义。针对抗生素耐药性信息抽取研究,本文分别进行了触发词识别任务和元素检测任务。本文主要工作和贡献如下:（1）标注了抗生素耐药性数据集（ABEE）。本文将抗生素耐药性信息抽取建模为生物医学事件抽取任务并标注了抗生素耐药作用机制数据集。本文按照CARD分类标准,下载并人工标注了 1960篇关于细菌与抗生素耐药性研究的医学文献摘要。（2）提出了基于Few-Shot Learning的抗生素耐药性触发词识别框架。普通基于深度学习模型的性能对训练数据集规模依赖性较高,而大规模的训练数据集通常不易获得。因此,本文从特定领域训练语料稀缺的角度出发,将生物医学事件触发词识别任务建模为小样本学习问题,提出了一个基于Few-Shot Learning的抗生素耐药性触发词识别框架,并提出利用自注意力机制对外部知识进行了有效融合。（3）提出了基于Bi-LSTM+CRF抗生素耐药性元素检测框架。生物医学事件抽取主要包含生物医学触发词识别和元素检测两个子任务,为了完善整个生物医学事件抽取流程,本文采用了基于双向长短期记忆网络以及条件随机场的深度学习框架进行生物医学事件元素检测任务。本文提出了将细菌与抗生素耐药作用机制信息抽取建模为生物医学事件抽取任务的方法,并基于真实数据进行了实验,实验结果证明了方法的有效性。生物医学事件抽取可以自动识别出分布于生物医学文本中的抗生素耐药事件,为后续的抗生素耐药性研究提供了一定的研究基础。
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