Aktuella biverkningshändelser (ADE) övervakningssystem är ofta förknippade med en betydande tidsfördröjning innan sådana händelser publiceras. Sociala medier som t.ex. Twitter kan beskriva negativa läkemedelshändelser i realtid, före officiell rapportering. Djupt lärande har avsevärt förbättrat textklassificeringsprestandan under de senaste åren och kan potentiellt förbättra ADE-klassificeringen i tweets. Dessa modeller kräver dock vanligtvis stora corpora med märkningar som härrör från experter, och sådana resurser är mycket dyra att generera och är knappast tillgängliga. Halvövervakade modeller för djupinlärning, som erbjuder ett rimligt alternativ till helt övervakade modeller, omfattar användning av en liten uppsättning märkta data och en relativt större insamling av omärkta data för utbildning. Traditionellt är dessa modeller utbildade på märkta och omärkta data från liknande ämnen eller domäner. I verkligheten, miljontals tweets genereras dagligen fokuserar ofta på olika ämnen, och detta kan innebära en utmaning för att bygga djupt lärande modeller för ADE klassificering med slumpmässig Twitter-ström som omärkt utbildningsdata. I detta arbete bygger vi flera semi-övervakade konvolutionella neurala nätverk (CNN) modeller för ADE klassificering i tweets, särskilt utnyttja olika typer av omärkta data för att utveckla modeller för att ta itu med problemet. Med en selektiv användning av en mängd omärkta data visar vi att våra halvövervakade CNN-modeller överträffar en stark toppmodern övervakad klassificeringsmodell med +9,9% F1-poäng. Vi utvärderade våra modeller på Twitter-datauppsättningen som används i PSB 2016 Social Media Shared Task. Våra resultat presenterar den nya state-of-the-art för denna datauppsättning.
REF utvecklade en halvövervakad modell för djupinlärning på Twitter corpus.
Adverse Drug Event Detection in Tweets with Semi-Supervised Convolutional Neural Networks
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}