基于評論挖掘的藥物副作用發(fā)現(xiàn).pdf

1、隨著藥物副作用帶來的危害越來越大，藥物安全問題日益受到人們的重視并逐漸成為醫(yī)學(xué)界和民眾關(guān)注的熱點(diǎn)，因此如何發(fā)現(xiàn)藥物的副作用具有重大的理論與實(shí)用價值。而Web2.0技術(shù)的發(fā)展使得互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了不少醫(yī)療健康類社交網(wǎng)站，人們在上面分享用藥經(jīng)歷并對藥物進(jìn)行評論。這些網(wǎng)站上的用戶評論數(shù)據(jù)日益豐富，其中蘊(yùn)含的藥物副作用相關(guān)信息開始受到研究人員的關(guān)注，并逐漸形成從用戶評論中挖掘副作用信息這樣一種快捷、有效的藥物副作用發(fā)現(xiàn)機(jī)制。
　　在從用戶評論

2、中挖掘藥物副作用時，由于人們可能采用不同的表述方式來描述副作用，而新藥的上市與用藥者的差異性會造成新的副作用出現(xiàn)，因此從評論中識別新的副作用名稱并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化十分重要。針對該問題，本文第3章工作利用條件隨機(jī)場模型識別評論中的副作用，對識別出的副作用名稱進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，最后獲取藥物的副作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，條件隨機(jī)場模型可以識別出已知的與新的副作用名稱，而標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)將副作用名稱進(jìn)行聚合與歸并，有利于藥物副作用的發(fā)現(xiàn)。本文通過將挖掘出的藥物已知的副

3、作用與數(shù)據(jù)庫記錄進(jìn)行對比驗(yàn)證了本文方法的有效性，同時得到一個按評論中的發(fā)生頻率排序的藥物潛在副作用列表。
　　從用戶評論中識別副作用名稱是藥物副作用發(fā)現(xiàn)中基礎(chǔ)卻關(guān)鍵的步驟，但由于評論內(nèi)容在語法上的不規(guī)范性與副作用名稱的多樣性，從評論中識別副作用實(shí)體具有較大的挑戰(zhàn)性。針對該問題，本文第4章實(shí)現(xiàn)了一個融合不同方法的副作用實(shí)體識別系統(tǒng)。第一種方法將滑動窗口中的短語與詞典中的名稱進(jìn)行詞袋匹配識別副作用實(shí)體，并在匹配時考慮了編輯距離;第二種