在这项研究中，我们展示了我们的工作参与BioCreative VII挑战的药物支持。药物靶靶相互作用（DTI）对于药物发现和重新施加至关重要，其通常从实验制品中手动提取。有关PubMed的32M生物医学文章和手动提取来自这种巨大的知识库的DTI是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们为赛道1提供了一种解决方案，旨在提取药物和蛋白质实体之间的10种类型的相互作用。我们应用了一个组合生物向罗伯塔，艺术语言模型的艺术状态的集合类模型，卷积神经网络（CNN）来提取这些关系。尽管Biocreative VII药物测试语料库中的阶级失衡，但我们的模型与挑战中其他提交的平均值相比实现了良好的性能，微F1分数为55.67％（生物重建VI Chemprot测试语料库）。结果表明，深入学习在提取各种类型的DTIS方面的潜力。
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