Att erkänna omnämnanden av biverkningar (ADR) i sociala medier är utmanande: ADR nämner är kontextberoende och inkluderar långa, varierande och okonventionella beskrivningar jämfört med mer formella medicinska symptom terminologi. Vi använder CADEC corpus för att träna en återkommande neurala nätverk (RNN) givare, integrerad med kunskapsgraf inbäddningar av DBpedia, och visa den resulterande modellen att vara mycket exakt (93,4 F1). Dessutom visar vi, även när vi saknar högkvalitativa expertanteckningar, att vi genom att använda en aktiv inlärningsteknik och med hjälp av verktyg som konstruerats för ändamålet kan träna RNN att prestera bra (83,9 F1).
REF använde det Recurrent Neural Network som är integrerat med kunskapsdiagram som finns inbäddat i CADEC corpus.
Recognizing Mentions of Adverse Drug Reaction in Social Media Using Knowledge-Infused Recurrent Models.
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}