Abstract-Adverse reaktion som orsakas av läkemedel är ett potentiellt farligt problem som kan leda till dödlighet och morbiditet hos patienter. Extrahering av biverkningar (ADE) är ett betydande problem inom biomedicinsk forskning. Vi modellerar ADE-extrahering som ett frågesvarsproblem och hämtar inspiration från maskinläsförståelselitteratur (MRC) för att designa vår modell. Vårt mål med att utforma en sådan modell är att utnyttja det lokala språkliga sammanhanget i klinisk text och möjliggöra intrasekvensinteraktion, för att gemensamt lära sig klassificera läkemedels- och sjukdomsenheter, och för att extrahera biverkningar orsakade av ett visst läkemedel. Vår modell använder sig av en själv-attention mekanism för att underlätta intra-sekvens interaktion i en textsekvens. Detta gör det möjligt för oss att visualisera och förstå hur nätverket använder sig av det lokala och bredare sammanhanget för klassificering.
Ramamoorthy och Murugan REF presenterade en enkel sekvensmodell som använder sig av en självbetjäningsmekanism för att underlätta interaktion inom sekvensen i en textsekvens för den kombinerade uppgiften att identifiera enheter och extrahera negativa läkemedelshändelser.
An Attentive Sequence Model for Adverse Drug Event Extraction from Biomedical Text
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}