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基於文本挖掘的藥品不良反應知識發現

  • 作者：劉婧//趙嵩正|責編:賀小霞//王海霞
  • 出版社：知識產權
  • ISBN：9787513081917
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：176
人民幣：RMB 66 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在Web 2.0和Health 2.0的背景下，基於設計科學、文本挖掘、信息抽取和機器學習等理論與方法，搭建了社會媒體中藥品不良反應知識發現框架；實現了特徵向量的提取和多種核方法，並基於集成學習和半監督學習，構建了一系列藥品不良反應關係抽取模型，識別了藥品實體和癥狀/疾病實體間的關係類別，減少了社會媒體上數據高維特徵的影響及模型對標注數據的依賴，提升了藥品不良反應關係抽取模型的性能。通過本書的研究，在理論上豐富和補充了文本挖掘、集成學習和半監督學習的理論研究體系；在實踐上，有助於完善藥品的安全性信息，為相關部門提供決策支持，實現了數據驅動的藥物警戒，是面向人民生命健康進行科技創新的重要實踐。
    本書適合國家相關機構、醫生、醫療機構管理者、智慧醫療研究人員以及電腦領域的專業人士閱讀。
作者介紹
劉婧//趙嵩正|責編:賀小霞//王海霞
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景與意義
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  社會媒體環境下藥品不良反應知識發現研究
    1.2.2  文本挖掘相關研究
    1.2.3  研究述評
  1.3  研究內容與創新點
    1.3.1  研究內容
    1.3.2  創新性
  1.4  研究方法
第2章  藥品不良反應相關文本識別
  2.1  基於層次注意力的多文檔表徵融合模型
    2.1.1  基於深度學習的深層文本表徵
    2.1.2  考慮外部領域知識的特徵工程
    2.1.3  層次注意力機制
    2.1.4  實驗設置
    2.1.5  實驗結果與分析
  2.2  基於多視圖主動學習的藥品不良反應相關文本識別模型
    2.2.1  基於多視圖主動學習的藥品不良反應相關文本識別框架
    2.2.2  基於多文檔表徵的多視圖生成機制
    2.2.3  樣本選擇策略
    2.2.4  MVAL4D的偽代碼
    2.2.5  實驗設置
    2.2.6  實驗結果與分析
  2.3  小結
第3章  藥品不良反應命名實體識別
  3.1  基於傳統CRF的藥品不良反應實體識別模型構建
    3.1.1  條件隨機場
    3.1.2  特徵提取
  3.2  基於Bi-LSTM-CRF的藥品不良反應實體識別模型構建
  3.3  實驗設置
    3.3.1  數據集
    3.3.2  實驗過程
    3.3.3  評價指標
  3.4  實驗結果與分析
  3.5  小結
第4章  基於組合學習的藥品不良反應關係抽取
  4.1  基於特徵的藥品不良反應關係抽取
    4.1.1  特徵提取
    4.1.2  特徵選擇
    4.1.3  實驗設置
    4.1.4  實驗結果與分析
  4.2  基於核方法的藥品不良反應關係抽取
    4.2.1  典型核
    4.2.2  實驗設置
    4.2.3  實驗結果與分析
  4.3  基於組合學習的藥品不良反應關係抽取集成框架
    4.3.1  基分類器融合方法
    4.3.2  實驗設置
    4.3.3  實驗結果與分析

  4.4  基於辭彙語義相似度和詞性分析的POS-SSDP核方法
    4.4.1  對基於核的關係抽取方法進行改進的必要性
    4.4.2  辭彙語義相似度
    4.4.3  POS-SSDP：嵌入辭彙語義信息和詞性分析的最短依賴路徑核
    4.4.4  實驗設置
    4.4.5  實驗結果與分析
  4.5  小結
第5章  基於半監督學習和集成學習的藥品不良反應關係抽取
  5.1  基於半監督集成學習的藥品不良反應關係抽取
    5.1.1  半監督學習
    5.1.2  集成學習
    5.1.3  Co-Ensemble方法
    5.1.4  實驗設置
    5.1.5  實驗結果與分析
  5.2  基於改進隨機子空間的藥品不良反應關係抽取
    5.2.1  隨機子空間相關工作
    5.2.2  基於分層採樣的隨機子空間方法
    5.2.3  使用的特徵
    5.2.4  實驗設置
    5.2.5  實驗結果與分析
  5.3  基於改進半監督學習的藥品不良反應關係抽取
    5.3.1  使用Lasso改進基於分歧的半監督學習
    5.3.2  實驗結果與分析
  5.4  小結
參考文獻

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