Mål: De senaste åren har användningen av e-cigarett ökat i hela världen. Riskerna med e-cigaretter är dock undervärderade. De flesta studier av e-cigarettbiverkningar har lett till låga upptäcktsfrekvenser på grund av begränsade provstorlekar i försöken och undersökningarna. Sociala medier ger en stor databas över konsumenternas återkoppling och erfarenheter av e-cigarett, som är användbara för säkerhetsövervakning av e-cigarett. Det är dock svårt att automatiskt tolka den informella och icke-tekniska konsumentens vokabulär om e-cigaretter i sociala medier. Denna fråga hindrar användningen av innehåll i sociala medier för säkerhetsövervakning av e-cigarett. Den senaste utvecklingen i djupa neurala nätverk metoder har visat löfte för namngivna enhet extraktion från bullriga text. Motiverade av dessa observationer, syftade vi till att utforma en djup neural nätverk strategi för att extrahera e-cigarett säkerhetsinformation i sociala medier. Metoder: Vår djupa neurala språkmodell använder ord inbäddning som representation av textinmatning och känner igen namngivna enhetstyper med den state-of-the-art Bidirective Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) Recurrent Neural Network. Resultat: Vår Bi-LSTM-modell uppnådde bästa prestanda jämfört med 3 baslinjemodeller, med en precision på 94,10 %, ett återkallande på 91,80 % och ett F-mått på 92,94 %. Vi identifierade 1591 unika biverkningar och 9930 unika e-cigarettkomponenter (dvs. kemikalier, smaker och enheter) från vår testbädd. Slutsats: Även om den villkorade slumpmässiga baslinjemodellen för fält hade något bättre precision än vår metod, fick vår Bi-LSTM-modell mycket högre minne, vilket resulterade i den bästa F-åtgärden. Vår metod kan generaliseras för att extrahera medicinska begrepp från sociala medier för andra medicinska tillämpningar.
Till exempel inom biomedicin, Xie J et al. föreslog en metod för Bi-LSTM-nätverk för att extrahera e-cigarettkomponenter REF.
Mining e-cigarette adverse events in social media using Bi-LSTM recurrent neural network with word embedding representation
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}