一种基于知识增强神经网络模型的药品不良事件检测方法及系统

本发明公开了一种基于知识增强神经网络模型的药品不良事件检测方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。结合了预训练语言模型BioBERT、卷积神经网络和Transformer网络，并通过从外部知识库获取与生物医学文本实体相关的关键词，增强模型对生物医学实体及其关系的理解能力。采用联合学习策略，实现对实体识别和关系抽取的同步优化，从而显著提升了药物不良反应检测的准确性和模型的鲁棒性，能够有效处理复杂的语义关系。