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【2h】

KFU NLP Team at SMM4H 2019 Tasks: Want to Extract Adverse Drugs Reactions from Tweets? BERT to The Rescue

机译：KFU NLP团队在SMM4H 2019任务：希望从推文中提取不良药物的反应？伯特到救援

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Zulfat Miftahutdinov; Ilseyar Alimova; Elena Tutubalina;
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年度 2019
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1. Workgroup Report by the Joint Task Force Involving American Academy of Allergy, Asthma & Immunology (AAAAI); Food Allergy, Anaphylaxis, Dermatology and Drug Allergy (FADDA) (Adverse Reactions to Foods Committee and Adverse Reactions to Drugs, Biologicals, and Latex Committee); and the Centers for Disease Control and Prevention Botulism Clinical Treatment Guidelines Workgroup-Allergic Reactions to Botulinum Antitoxin: A Systematic Review [J] . Schussler Edith, Sobel Jeremy, Hsu Joy, Clinical infectious diseases . 2018,第Suppla1期

机译：涉及美国过敏院，哮喘和免疫学（AAAAI）的联合工作组的工作组报告; 食物过敏，过敏反应，皮肤病学和药物过敏（Fadda）（对食品委员会的不良反应以及对药物，生物和乳胶委员会的不良反应）; 和疾病控制和预防肉类主义的中心临床治疗指南工程群 - 肉毒杆菌抗毒素的过敏反应：系统审查
2. Quantitative Evaluation of Initial Symptoms as Predictors to Detect Adverse Drug Reactions Using Bayes' Theory: Expansion and Evaluation of Drug-Adverse Drug Reaction-Initial Symptom Combinations Using Adverse Event Reporting System Database [J] . Daisuke Kobayashi, Shigeru Hosaka, Emiko Inoue, Biological & pharmaceutical bulletin . 2013,第12期

机译：使用贝叶斯理论对作为评估不良药物反应预测指标的初始症状进行定量评估：使用不良事件报告系统数据库扩展和评估药物不良反应-初始症状的组合
3. Adverse reaction profiles of hemorrhagic adverse reactions caused by direct oral anticoagulants analyzed using the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) database and the Japanese Adverse Drug Event Report (JADER) database [J] . Kazuyo Shimada, Shiori Hasegawa, Satoshi Nakao, International Journal of Medical Sciences . 2019,第9期

机译：使用食物和药物管理局的直接口服抗凝血剂引起的出血不良反应的不良反应谱不同，使用食品和药物管理局不良事件报告系统（FAEERS）数据库和日本不利药物事件报告（JADER）数据库
4. KFU NLP Team at SMM4H 2019 Tasks: Want to Extract Adverse Drugs Reactions from Tweets? BERT to The Rescue [C] . Zulfat Miftahutdinov, Ilseyar Alimova, Elena Tutubalina Social media mining for health applications workshop shared task;Annual meeting of the Association for Computational Linguistics . 2019

机译：KFU NLP团队在SMM4H 2019上的任务：想从推文中提取不良药物反应吗？ BERT的救援
5. Multi-task and Multi-view Learning for Predicting Adverse Drug Reactions. [D] . Zhang, Jintao. 2012

机译：预测药物不良反应的多任务和多视图学习。
6. Analysis of the effect of sentiment analysis on extracting adverse drug reactions from tweets and forum posts [O] . Ioannis Korkontzelos, Azadeh Nikfarjam, Matthew Shardlow, -1

机译：情绪分析对从推文和论坛帖子中提取药物不良反应的影响分析
7. NLP@UNED at SMM4H 2019: Neural Networks Applied to Automatic Classifications of Adverse Effects Mentions in Tweets [O] . Javier Cortes-Tejada, Juan Martinez-Romo, Lourdes Araujo 2019

机译：NLP @ UNED在SMM4H 2019年：神经网络应用于推文中的不利效应的自动分类

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