基于图嵌入的社交媒体药物不良反应事件检测方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Detection method of adverse drug events from social media based on graph embeddings
药物不良反应事件是造成患者发病、死亡的主要原因之一.传统的基于患者自发报告系统存在较为严重的漏报情况,近年来将推特等社交媒体作为数据来源进行药物不良反应事件检测的研究愈发受到重视.各种深度学习模型通常依赖于大量的训练样本,然而受限于数据来源的特质和耗时的数据标注工作,该领域的相关研究面临标注数据规模小、数据噪声大等问题,制约了这些模型发挥良好的效果.据此,在文本表示层面引入基于图嵌入数据增强和对抗训练两种正则化方法,提升模型在低资源高噪声下的药物…查看全部>>
申晨;林鸿飞
大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024
信息技术与安全科学
社交媒体图嵌入对抗训练药物不良反应事件检测深度学习
《大连理工大学学报》 2020 (5)
547-554,8
国家自然科学基金资助项目(61772103,61572102).
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