清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Exploring Joint AB-LSTM With Embedded Lemmas for Adverse Drug Reaction Discovery

计算机科学 背景(考古学) 工作量 班级(哲学) 代表(政治) 人工智能 自然语言处理 接头(建筑物) 构造(python库) 事件(粒子物理) 健康档案 人工神经网络 机器学习 数据挖掘 操作系统 工程类 程序设计语言 生物 经济 法学 政治学 经济增长 政治 量子力学 物理 医疗保健 古生物学 建筑工程
作者
Sara Santiso,Alicia Pérez,Arantza Casillas
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:23 (5): 2148-2155 被引量:35
标识
DOI:10.1109/jbhi.2018.2879744
摘要

This work focuses on the detection of adverse drug reactions (ADRs) in electronic health records (EHRs) written in Spanish. The World Health Organization underlines the importance of reporting ADRs for patients' safety. The fact is that ADRs tend to be under-reported in daily hospital praxis. In this context, automatic solutions based on text mining can help to alleviate the workload of experts. Nevertheless, these solutions pose two challenges: 1) EHRs show high lexical variability, the characterization of the events must be able to deal with unseen words or contexts and 2) ADRs are rare events, hence, the system should be robust against skewed class distribution. To tackle these challenges, deep neural networks seem appropriate because they allow a high-level representation. Specifically, we opted for a joint AB-LSTM network, a sub-class of the bidirectional long short-term memory network. Besides, in an attempt to reinforce lexical variability, we proposed the use of embeddings created using lemmas. We compared this approach with supervised event extraction approaches based on either symbolic or dense representations. Experimental results showed that the joint AB-LSTM approach outperformed previous approaches, achieving an f-measure of 73.3.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Lyanph完成签到 ,获得积分10
2秒前
14秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
CC发布了新的文献求助10
20秒前
Dreamhappy完成签到,获得积分10
30秒前
chichenglin完成签到 ,获得积分0
31秒前
54秒前
gszy1975发布了新的文献求助10
59秒前
凤里完成签到 ,获得积分10
1分钟前
fogsea完成签到,获得积分0
1分钟前
yao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
韩寒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
王佳豪完成签到,获得积分10
1分钟前
路路完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
曹国庆完成签到 ,获得积分10
2分钟前
StonesKing完成签到,获得积分20
2分钟前
tmobiusx完成签到,获得积分10
2分钟前
xun完成签到,获得积分10
2分钟前
zzgpku完成签到,获得积分0
3分钟前
3分钟前
搜集达人应助ceeray23采纳,获得20
3分钟前
CC发布了新的文献求助10
3分钟前
愤怒的小鸟完成签到,获得积分10
3分钟前
清脆钧完成签到,获得积分20
3分钟前
风清扬完成签到,获得积分0
3分钟前
勤劳的颤完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
3分钟前
亭2007完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
斯文败类应助雪山飞龙采纳,获得10
4分钟前
qianci2009完成签到,获得积分10
4分钟前
共享精神应助sh1ro采纳,获得10
4分钟前
hahaha完成签到 ,获得积分10
4分钟前
5分钟前
1437594843完成签到 ,获得积分10
5分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990629
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532220
关于积分的说明 11256552
捐赠科研通 3271057
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805229
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809234