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【24h】

Detection of Adverse Drug Reaction in Tweets Using a Combination of Heterogeneous Word Embeddings

机译:异类词嵌入组合检测推文中的不良药物反应

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摘要

This paper details our approach to the task of detecting reportage of adverse drug reaction in tweets as part of the 2019 social media mining for healthcare applications shared task. We employed a combination of three types of word representations as input to a LSTM model. With this approach, we achieved an F1 score of 0.5209.
机译:本文详细介绍了我们在推文中检测不良药物反应报道的任务的方法,这是2019年医疗保健社交媒体挖掘共享任务的一部分。我们将三种类型的单词表示形式的组合用作LSTM模型的输入。通过这种方法,我们的F1得分为0.5209。

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