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基于BERT和CNN的药物不良反应个例报道文献分类方法
1
作者 孟祥福 任全莹 +3 位作者 杨东燊 李可千 姚克宇 朱彦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期1104-1109,共6页
在临床上,药物不良反应导致的死亡和用药不当造成的住院及门诊费急剧升高,成为临床安全合理用药面临的主要问题之一。目前对药物不良反应的回顾性分析和文献分析多以公开发表的文献资料为依据。学术文献作为重要的数据来源之一,如何自... 在临床上,药物不良反应导致的死亡和用药不当造成的住院及门诊费急剧升高,成为临床安全合理用药面临的主要问题之一。目前对药物不良反应的回顾性分析和文献分析多以公开发表的文献资料为依据。学术文献作为重要的数据来源之一,如何自动批量地对其进行数据处理尤为重要。针对医药文本独特的表述方式,基于BERT及其组合模型进行文本分类技术比对实验,建立对药物不良反应个例报道文献数据进行高效快速分类的方法,进而分辨出药物不良反应的类型,有效预警药害事件。实验结果表明,使用BERT模型的分类准确率达到99.75%,其可以准确高效地对药物不良反应个例报道文献进行分类,在辅助医疗、构建医学文本结构化数据等方面均具有重要的价值和意义,进而能够更好地维护公众健康。 展开更多
关键词 药物不良反应 个例文献报道 医学文本分类 深度学习 BERT
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医学语言模型研究 被引量：1
2
作者 赵立君 张军雁 +2 位作者 何倩 庄严 郭锐 《长江信息通信》 2023年第11期1-7,11,共8页
随着医疗行业不断发展,医学数据呈现指数级增长趋势,如何高效处理和利用这些数据成为当前医疗领域面临的一个重要问题。自然语言处理(NLP)技术的不断发展使得医学语言模型的构建成为可能,这为医学数据的挖掘和分析提供了新的途径。文章... 随着医疗行业不断发展,医学数据呈现指数级增长趋势,如何高效处理和利用这些数据成为当前医疗领域面临的一个重要问题。自然语言处理(NLP)技术的不断发展使得医学语言模型的构建成为可能,这为医学数据的挖掘和分析提供了新的途径。文章首先梳理了医学语言模型构建的准备步骤,之后从无监督学习、监督学习和迁移学习等方面叙述了医学语言模型的具体构建方法,并探讨医学语言模型所面临的挑战和未来发展方向。 展开更多
关键词 自然语言处理 医学语言模型 医学文本分类 实体识别 关系抽取 知识图谱
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