基于图推理网络的社交媒体药物不良反应关系抽取

来源：计算机应用与软件杂志2025年第9期北京时间：

作者：何忠玻, 佘朝阳, 严馨, 邓忠莹, 徐广义

摘要：为了解决中文医疗社交媒体用户问诊记录中跨句实体引起的长距离依赖及语义复杂的问题，提出一种基于图推理网络的药物不良反应关系抽取模型。对文本构造一个异构的提及图，增加文档节点，将所有提及节点通过文档边连接到文档节点上，更好地建模文档中长距离依赖；对提及图使用关系图卷积网络获得每个提及节点的文档感知表示，通过合并提及图中指向同一实体的提及节点构建实体级图。采用一种链路预测机制解决实体图中不直接相连实体对的关系抽取问题，通过预测各自关联实体的关系来进一步推理出目标实体对的关系。在获取的 “好大夫在线” 网站数据上的实验结果表明，所提出的模型能有效提高文档级关系抽取的性能。

关键词：中文医疗社交媒体, 药物不良反应, 关系抽取, 图卷积网络