Bakgrund: Sociala medier är en användbar plattform för att dela hälsorelaterad information på grund av dess stora räckvidd. Detta gör den till en bra kandidat för folkhälsoövervakning, särskilt när det gäller säkerhetsövervakning. Vi studerar problemet med utvinning av ADR (Adverse-Drug-Reaction) från sociala medier, särskilt från Twitter. Medicinsk information utdrag från sociala medier är utmanande, främst på grund av kort och mycket informell text, jämfört med mer tekniska och formella medicinska rapporter. Metoder: Nuvarande metoder i ADR nämner extraktion bygger på övervakade inlärningsmetoder, som lider av märkta databrist problem. Den state-of-the-art metoden använder djupa neurala nätverk, särskilt en klass av Recurrent Neural Network (RNN) som är Long-Short-Term-Memory nätverk (LSTM). Djupa neurala nätverk, på grund av deras stora antal fria parametrar är starkt beroende av stora kommenterade corpora för att lära sig den sista uppgiften. Men i den verkliga världen är det svårt att få stora märkta data, främst på grund av den höga kostnaden i samband med manuell annotering. Resultat: I detta syfte föreslår vi en ny halvt övervakad inlärningsbaserad RNN-modell, som kan utnyttja omärkta data som också finns i överflöd på sociala medier. Genom experiment visar vi effektiviteten i vår metod, uppnå state-of-the-art prestanda i ADR nämna extraktion. Slutsats: I denna studie tar vi itu med problemet med märkt databrist för biverkningar nämner utvinning från sociala medier och föreslår en ny semi-övervakad inlärningsbaserad metod som kan utnyttja stora omärkta corpus som finns i överflöd på webben. Genom empirisk studie visar vi att vår föreslagna metod överträffar fullt övervakad inlärningsbaserad baslinje som bygger på stora manuellt kommenterade corpus för en bra prestanda.
För att lösa problemet med den märkta databristen, Gupta et al. I Ref föreslogs en delvis övervakad modell för lärande av RNN.
Semi-Supervised Recurrent Neural Network for Adverse Drug Reaction mention extraction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}