工智能技术（如 NLP）对制药和生命科学行业至关重要，因为这些行业的数据量巨大，其中近 80% 的数据以无法访问和使用的非结构化文本形式存在。领域驱动、易于使用的 NLP 技术在帮助企业大规模调动非结构化数据以及采用真正数据驱动的方法来生成洞察和创新方面发挥着核心作用。
NLP 解决方案目前已应用于药物研发的各个阶段，从分析临床试验数字病理数据到识别预测性生物标记物。这些技术已被证明可以显著降低成 伯利兹手机数据 本和周期时间，扩大分析范围和准确性，并提供加速新药开发的新见解。
然而，药物研发中的 NLP 并不是一个单一的概念。有几种可能的方法，每种方法可能特别适合特定的应用。此外，任何用于集成企业范围分析的综合解决方案都可能需要混合或混合的 NLP 方法。
下面让我们快速了解一下药物发现中 NLP 的一些关键方法。
关键的 NLP 方法
NLP 包括两个主要阶段：数据预处理和算法开发。NLP 算法可分为三种主要类型：基于规则的方法、基于 ML 的方法和混合方法。
基于规则的 NLP
这些系统依赖于专家精心设计的语言规则集，用于将内容分类为相关类别。这种方法出现在 NLP 开发的早期，至今仍在使用。然而，基于规则的方法需要大量的手动输入，最适合规则库随时可用和/或可管理的小型语言任务。对于复杂的环境，手动生成和维护规则几乎是不可能的。
基于机器学习的 NLP
基于机器学习的算法使用统计方法从大型训练数据集中学习。这些算法从预先标记的示例中学习，以了解文本不同部分之间的关系，并在特定输入和所需输出之间建立联系。