Combination of Deep Recurrent Neural Networks and Conditional Random Fields for Extracting Adverse Drug Reactions from User Reviews
المؤلفون المشاركون
Tutubalina, Elena
Nikolenko, Sergey
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Adverse drug reactions (ADRs) are an essential part of the analysis of drug use, measuring drug use benefits, and making policy decisions.
Traditional channels for identifying ADRs are reliable but very slow and only produce a small amount of data.
Text reviews, either on specialized web sites or in general-purpose social networks, may lead to a data source of unprecedented size, but identifying ADRs in free-form text is a challenging natural language processing problem.
In this work, we propose a novel model for this problem, uniting recurrent neural architectures and conditional random fields.
We evaluate our model with a comprehensive experimental study, showing improvements over state-of-the-art methods of ADR extraction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tutubalina, Elena& Nikolenko, Sergey. 2017. Combination of Deep Recurrent Neural Networks and Conditional Random Fields for Extracting Adverse Drug Reactions from User Reviews. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181417
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tutubalina, Elena& Nikolenko, Sergey. Combination of Deep Recurrent Neural Networks and Conditional Random Fields for Extracting Adverse Drug Reactions from User Reviews. Journal of Healthcare Engineering No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181417
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tutubalina, Elena& Nikolenko, Sergey. Combination of Deep Recurrent Neural Networks and Conditional Random Fields for Extracting Adverse Drug Reactions from User Reviews. Journal of Healthcare Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181417
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1181417
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر