SCAN: A shared causal attention network for adverse drug reactions detection in tweets

计算机科学 药物反应 水准点(测量) 利用 前缀 社会化媒体 药物不良反应 药品 人工智能 自然语言处理 机器学习 情报检索 万维网 医学 计算机安全 药理学 语言学 哲学 大地测量学 地理
作者
Humayun Kayesh,Md. Saiful Islam,Junhu Wang,Ryoma Ohira,Zhe Wang
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:479: 60-74 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2022.01.019
摘要

Twitter is a popular social media site on which people post millions of Tweets every day. As patients often share their experiences with drugs on Twitter, Tweets can also be considered as a rich alternative source of adverse drug reaction (ADR)-related information. This information can be useful for health authorities and drug manufacturing companies to monitor the post-marketing effectiveness of drugs. However, the automatic detection of ADRs in Tweets is challenging, as Tweets are informal and prone to grammatical errors. The existing approaches to automatically detecting ADRs do not consider the cause-effect relationships between a drug and an ADR. In this paper, we propose a novel shared causal attention network that exploits such cause-effect relationships to detect ADRs in Tweets. In our approach, we split a Tweet into the prefix, midfix, and postfix segments based on the position of the drug name in the Tweet and separately extract causal features from the segments. We then share these separate causal features with both word and parts-of-speech features, and apply the multi-head self-attention mechanism. We run extensive experiments on three publicly available benchmark datasets to illustrate the effectiveness of the proposed approach.
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
桔子完成签到,获得积分10
刚刚
二般人完成签到 ,获得积分10
5秒前
忐忑的阑香完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
罗晓倩完成签到,获得积分10
6秒前
ShiyuZuo完成签到,获得积分10
7秒前
诚心千筹发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
YamDaamCaa应助shawn采纳,获得100
13秒前
桃子完成签到,获得积分20
13秒前
Rondab应助大观天下采纳,获得30
14秒前
DijiaXu应助爱科研采纳,获得10
17秒前
水中鱼完成签到,获得积分10
17秒前
共享精神应助无情的匪采纳,获得10
17秒前
科目三应助yoyo采纳,获得10
17秒前
18秒前
前隆是狗完成签到,获得积分10
18秒前
yyyyyyy111发布了新的文献求助10
21秒前
SYLH应助淅淅12345采纳,获得10
22秒前
24秒前
YWang发布了新的文献求助10
25秒前
李健的小迷弟应助hh采纳,获得10
26秒前
28秒前
Orange应助莉丽采纳,获得10
28秒前
29秒前
juwish完成签到,获得积分10
30秒前
cst发布了新的文献求助10
30秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
30秒前
Fengliguantou发布了新的文献求助10
31秒前
31秒前
脑洞疼应助zriverm采纳,获得10
32秒前
林宝雯发布了新的文献求助10
33秒前
cccyq完成签到,获得积分10
34秒前
35秒前
诚心千筹完成签到,获得积分10
36秒前
37秒前
pppp完成签到,获得积分10
38秒前
39秒前
情怀应助YWang采纳,获得10
40秒前
香蕉梨愁完成签到,获得积分10
41秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
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 3989069
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531351
关于积分的说明 11253589
捐赠科研通 3269939
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804851
邀请新用户注册赠送积分活动 882074
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809073