在药物研发的浩瀚征途中，自然语言处理（NLP）正悄然成为一位潜力无限的“语言大师”，传统上，药物设计依赖于复杂的化学结构和生物实验，过程既耗时又昂贵，而NLP技术，通过分析海量的文献、专利和临床数据，能够从非结构化文本中提取关键信息，如药物作用机制、副作用、临床试验结果等，为药物研发提供快速而全面的知识支持。
想象一下，NLP技术能够“阅读”成千上万篇科学论文，从中学习到关于疾病的新见解和药物的新靶点，甚至预测潜在的药物相互作用和副作用，这不仅加速了新药发现的步伐，还可能揭示出传统方法难以捕捉的复杂关系。
NLP在药物研发中的应用也面临挑战，如数据质量、语义理解的不确定性等，但正是这些挑战，激发了科研人员不断探索和创新，力求使NLP成为药物研发中不可或缺的“语言大师”，为人类健康事业贡献更多智慧之光。
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