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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.
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