Mål Sociala medier blir allt populärare som en plattform för utbyte av personlig hälsorelaterad information. Denna information kan användas för folkhälsoövervakning, särskilt för säkerhetsövervakning, genom användning av tekniker för behandling av naturligt språk (NLP). Språket i sociala medier är dock mycket informellt, och användaruttryckta medicinska begrepp är ofta icke-tekniska, beskrivande och utmanande att extrahera. Det har gjorts begränsade framsteg när det gäller att ta itu med dessa utmaningar, och hittills har avancerade maskininlärningsbaserade NLP-tekniker underutnyttjats. Vårt mål är att utforma ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt för att extrahera omnämnanden av biverkningar (ADR) från mycket informell text i sociala medier. Metoder Vi introducerar ADRMine, ett maskininlärningsbaserat konceptextraktionssystem som använder villkorliga slumpmässiga fält (CRF). ADRMine använder en mängd olika funktioner, bland annat en ny funktion för att modellera ords semantiska likheter. Likheterna är modellerade av klusterord baserade på oövervakade, förtränade vektorer för ordrepresentation (inbäddningar) som genereras från omärkta användarinlägg i sociala medier med hjälp av en djupinlärningsteknik. Resultat ADRMine överträffar flera starka baslinjesystem i ADR-extraktionsuppgiften genom att uppnå ett F-mått på 0,82. Feature analys visar att de föreslagna ordkluster funktioner avsevärt förbättrar extraktionen prestanda. Slutsats Det är möjligt att extrahera komplexa medicinska koncept, med relativt hög prestanda, från informellt, användargenererat innehåll. Vår strategi är särskilt skalbar, lämplig för sociala medier gruvdrift, eftersom den bygger på stora volymer av omärkta data, vilket minskar behovet av stora, kommenterade utbildningsdata.
Författare i REF realiserade ADRMine, ett verktyg för att upptäcka biverkningar.
Pharmacovigilance from social media: mining adverse drug reaction mentions using sequence labeling with word embedding cluster features
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}