基于知识驱动和关系感知协同学习的药物重定位方法及系统

本发明提出了一种基于知识驱动和关系感知协同学习的药物重定位方法及系统，属于自然语言处理技术领域。本发明通过设计关系感知特征提取器，利用多头注意力机制捕捉知识图谱中上下文三元组的重要性，有效地整合了药物相关知识并增强了复杂关系组合的表示学习能力。此外，本发明提出了协同特征重构模块，从实体和关系表示中提取药物和疾病之间的协同异构特征相互作用，进一步提升了模型对药物与疾病之间协同作用机制的理解。为了减轻知识图谱中噪声对模型训练的影响，本发明还引入了知识调控损失函数，通过自适应地对数据进行去噪，提高了模型的鲁棒性和预测准确性。