基于文本挖掘的药品不良反应知识发现
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作者刘婧,赵嵩正
出版社知识产权出版社
ISBN9787513081917
出版时间2023-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数188页
字数192千字
定价66元
货号SC:9787513081917
上书时间2024-06-26
商品详情
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内容简介:
本书凝练了作者近七年来的研究成果，融合了国家自然科学基金项目和博士后科学基金面上项目（一等）的相关研究成果。 基于设计科学、文本挖掘、信息抽取和机器学习等理论和方法，搭建了数据驱动的社交媒体中药品不良反应知识发现框架。在应用层面，从非结构化的文本数据中最终提取出潜在的（药品-不良反应）知识，首先从社会媒体平台上海量数据中过滤掉了不包含不良反应信息的不相关文本，然后从非结构化文本中提取了疾病症状等实体，最后区分了药品和提取的疾病症状等实体间的关系类型（如药品不良反应还是药品适应症）。在方法层面，针对数据非均衡、高维、不规范、标注难且成本高的特点，从特征和算法两个角度，提出了一系列改进的文本分类、实体识别和关系抽取方法。
目录:
第1章 绪论001
1.1 研究背景与意义 / 001
1.2 国内外研究现状 / 003
1.2.1 社会媒体环境下药品不良反应知识发现研究 / 003
1.2.2 文本挖掘相关研究 / 007
1.2.3 研究述评 / 017
1.3 研究内容与创新点 / 018
1.3.1 研究内容 / 018
1.3.2 创新性 / 021
1.4 研究方法 / 022
第2章 药品不良反应相关文本识别023
2.1 基于层次注意力的多文档表征融合模型 / 023
2.1.1 基于深度学习的深层文本表征 / 025
2.1.2 考虑外部领域知识的特征工程 / 028
2.1.3 层次注意力机制 / 030
2.1.4 实验设置 / 032
2.1.5 实验结果与分析 / 033
2.2 基于多视图主动学习的药品不良反应相关文本识别模型 / 036
2.2.1 基于多视图主动学习的药品不良反应相关文本识别框架 / 037
2.2.2 基于多文档表征的多视图生成机制 / 039
2.2.3 样本选择策略 / 041
2.2.4 MVAL4D的伪代码 / 044
2.2.5 实验设置 / 046
2.2.6 实验结果与分析 / 048
2.3 小结 / 052
第3章 药品不良反应命名实体识别054
3.1 基于传统CRF的药品不良反应实体识别模型构建 / 054
3.1.1 条件随机场 / 054
3.1.2 特征提取 / 055
3.2 基于
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