發(fā)布時(shí)間：2018-06-25 14:47

  本文選題：社交網(wǎng)絡(luò) + 藥物不良反應(yīng)　； 參考：《中文信息學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)中積累了大量的醫(yī)療健康領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)。該文利用基于信息熵的方法,從健康社交網(wǎng)絡(luò)中的用藥者評論數(shù)據(jù)中識別藥物的潛在不良反應(yīng);同時(shí),對于潛在藥物不良反應(yīng),該文提出了基于Word2vec和Skip-gram模型的蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)緊密度函數(shù),盡最大努力發(fā)現(xiàn)藥物引起其"潛在"不良反應(yīng)的證據(jù)鏈。實(shí)驗(yàn)證明,該方法用來尋求潛在藥物不良反應(yīng)證據(jù)鏈?zhǔn)怯行У摹?br/>[Abstract]:With the development of the Internet, the social network has accumulated a lot of medical and health field text data. In this paper, based on the information entropy method, the potential adverse reactions of the drug were identified from the drug users' comment data in the healthy social network, and the potential adverse drug reactions were also analyzed. This paper presents a protein association tightness function based on Word2vec and Skip-gram model, and tries its best to discover the evidence chain of "potential" adverse reactions caused by drugs. Experiments have proved that this method is effective to search for evidence chain of potential adverse drug reactions.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)信息檢索實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572102,61632011,61772103) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(DUT16ZD216)
【分類號】：R96;TP391.1

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本文編號：2066372