Vi studerar problemet med att upptäcka meningar som beskriver biverkningar (ADR) och beskriver problemet som binär klassificering. Vi undersöker olika neurala nätverk (NN) arkitekturer för ADR klassificering. I synnerhet föreslår vi två nya neurala nätverk modeller, Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) genom att sammanfalla konvolutionella neurala nätverk med återkommande neurala nätverk, och Convolutional Neural Network med uppmärksamhet (CNNA) genom att lägga uppmärksamhet vikter i konvolutionella neurala nätverk. Vi utvärderar olika NN-arkitekturer på ett Twitter-dataset som innehåller informellt språk och ett dataset för biverkningar (ADE) som konstruerats genom provtagning från MEDLINE-fallrapporter. Experimentella resultat visar att alla NN-arkitekturer överträffar de traditionella maximala entropiklassarna som utbildats från n-gram med olika viktningsstrategier avsevärt på båda datauppsättningarna. På Twitter-datauppsättningen fungerar alla NN-arkitekturer på samma sätt. Men på ADE-datasetet presterar CNN bättre än andra mer komplexa CNN-varianter. CNNA gör det dock möjligt att visualisera ords uppmärksamhetsvikter när man fattar klassificeringsbeslut och är därför lämpligare för extraktion av ordsekvenser som beskriver ADR.
Med utvecklingen av neurala nätverk teknik, REF undersökt flera neurala nätverk (NN) ramar för ADR klassificering på både medicinska fallrapporter och Twitter dataset.
Adverse Drug Reaction Classification With Deep Neural Networks
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}