Detecting Drug-Drug Interaction (DDI) over the Social Media using Convolution Neural Network Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Drug-Drug Interaction (DDI) detection is a challenging problem for drug manufacturers, drug regulatory authorities, and medical professionals alike. It is impossible to run trials or be aware of every single case involving an entire population. Research in the use of social media data is currently gaining attention, and with the application of machine learning techniques has been successfully applied in businesses. This paper presents a project extracting DDI from biomedical text using a Convolutional Neural Network (CNN) classifier. The classifier is trained on the SemEval 2013 DDIExtraction challenge dataset and aims to automatically learn the best feature representation on the input of the given task. Different models have been proposed, which make use of position embeddings in combination with word embeddings trained on the machine learning model to learn features. Word embeddings are necessary for providing dense vector representation of words that can be trained, but a large amount of data is required to train an effective vector representation of words. To compensate for the lack shortage of data, the CNN model is trained on a pre-trained PubMed word embedding, which provides a vector dimension of size 200 for the representation of each word. This project aims to provide a trained CNN model for which vector representation of words is provided by weights that have been trained for medical text classification purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».