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Semi-Supervised Recurrent Neural Network for Adverse Drug Reaction mention extraction

机译:药物不良反应提及提取的半监督递归神经网络

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摘要

BackgroundSocial media is a useful platform to share health-related information due to its vast reach. This makes it a good candidate for public-health monitoring tasks, specifically for pharmacovigilance. We study the problem of extraction of Adverse-Drug-Reaction (ADR) mentions from social media, particularly from Twitter. Medical information extraction from social media is challenging, mainly due to short and highly informal nature of text, as compared to more technical and formal medical reports.
机译:背景技术社交媒体因其广泛的影响力而成为共享健康相关信息的有用平台。这使其非常适合用于公共卫生监测任务,尤其是药物警戒。我们研究了从社交媒体(尤其是从Twitter)提取不良药物反应(ADR)提及的问题。与更多的技术和正式医学报告相比,从社交媒体提取医学信息具有挑战性,这主要是由于文本的简短和高度非正式的性质。

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