基于多模态与对比学习的中药多标签毒性预测方法及系统

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基于多模态与对比学习的中药多标签毒性预测方法及系统
申请号:CN202510946930
申请日期:2025-07-10
公开号:CN120452527B
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本公开提供了基于多模态与对比学习的中药多标签毒性预测方法及系统,涉及中药毒性预测技术领域,包括:获取中药的属性数据、成分数据、靶标序列数据以及相关关联数据;将中药的属性数据、成分数据、靶标序列数据以及相关关联数据输入至多模态特征提取网络,提取中药属性特征、成分特征以及靶标特征,分别利用成分特征、靶标特征以及相关关联数据进行数据融合处理,得到成分融合特征以及靶标融合特征;利用语义对齐模块进行对齐融合,得到对齐融合特征,引入上下文语境感知机制得到融合上下文的多模态向量;引入对比学习机制引导模型学习具有判别性和语义一致性的毒性特征表示,将融合上下文的多模态向量输入DNN,输出得到毒性预测结果。
技术关键词
毒性预测方法 融合特征 中药 多标签 多模态 数据 特征提取网络 对齐模块 非暂态计算机可读存储介质 多层感知机 信息编码 语义 靶标相互作用 机制 序列 注意力 动态 电子设备
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