买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于双向事件语义指导的药物相互作用预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121506310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511677897.6，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于双向事件语义指导的药物相互作用预测方法是由窦明亮;解金洋;侯威丞;乔浏儒设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向事件语义指导的药物相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与生物信息学领域，涉及一种基于双向事件语义指导的药物相互作用预测方法，旨在提高预测的准确程度。包括：提取待预测药物对的多模态药物特征。构建双向事件语义空间；双向事件语义空间是指为每个正向药物交互事件描述文本构造对应的负向药物交互事件描述文本以形成正负语义对，对正负语义对进行编码后，再通过预设约束条件优化得到的语义空间。将多模态药物特征与双向事件语义空间进行语义监督对齐。基于语义监督对齐后的结果，结合动态指导系数调节策略对语义指导强度进行缩放，输出药物相互作用预测结果。

本发明授权一种基于双向事件语义指导的药物相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向事件语义指导的药物相互作用预测方法，其特征在于，包括：S1：提取待预测药物对的多模态药物特征；所述多模态药物特征是指从药物的分子图、简化分子输入线性规范序列及药物文本描述中分别提取分子图结构特征、序列级特征及文本语义特征后，对分子图结构特征、序列级特征及文本语义特征进行拼接融合处理得到的综合特征；S2：构建双向事件语义空间；所述双向事件语义空间是指为每个正向药物交互事件描述文本构造对应的负向药物交互事件描述文本以形成正负语义对，对所述正负语义对进行编码后，再通过预设约束条件优化得到的语义空间；其中，步骤S2中通过预设约束条件优化，包括：对编码后得到的所有正向语义向量、所有负向语义向量分别计算语义中心，得到正向语义中心及负向语义中心；基于所述正向语义中心及负向语义中心，分别对正向语义向量、负向语义向量进行均匀分布约束处理；对所述正向语义向量与负向语义向量进行正交约束处理，确保两者在语义空间中方向独立；S3：将步骤S1得到的多模态药物特征与步骤S2得到的双向事件语义空间进行语义监督对齐；所述语义监督对齐是指通过相似度计算，优化多模态药物特征与双向事件语义空间中各正负语义向量的匹配度；S4：基于步骤S3完成语义监督对齐后的结果，结合动态指导系数调节策略对语义指导强度进行缩放，输出药物相互作用预测结果；所述动态指导系数调节策略是指根据药物交互事件类别的出现频率及模型训练轮次，对语义指导强度进行动态调整的策略；其中，步骤S4中的动态指导系数调节策略，包括：根据各药物交互事件类别的出现次数与所有药物交互事件类别的平均出现次数的差异，采用预设函数动态确定频率调节系数；根据当前模型训练轮次与预设训练总轮次的关系，确定呈预设趋势变化的轮次衰减系数；将所述频率调节系数与轮次衰减系数进行加权组合计算，得到动态指导系数，用于缩放语义指导强度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市迎泽大街79号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。