TY -的A2 Peissig佩吉盟——Taewijit Siriwon盟——Theeramunkong Thanaruk盟——Ikeda Mitsuru PY - 2017 DA - 2017/09/26 TI -遥远的监督与转换学习药物不良反应识别从电子医疗记录SP - 7575280六世- 2017 AB -信息提取和知识发现药物不良反应(ADR)大规模临床文献非常有用和需要的过程。这个任务的两个主要的困难是缺乏领域专家对标签的例子和棘手的处理非结构化的临床文献。尽管大多数先前的工作已经被应用在这些问题上进行semisupervised学习前者和后者基于单词的方法,他们面对复杂性在收购初始标记数据和自然语言的无知的结构化序列。在这项研究中,我们建议自动数据标签由遥远的监督利用分配一个知识库 实体级关系为每一对drug-event标签文本,然后,我们使用模式描述ADR的关系。采用的多实例学习方法来估计模型参数。迭代方法转换学习适用于再分配的概率未知drug-event一对训练时间。通过调查50998放电实验总结,我们评估我们的方法通过改变大量的参数,即模式类型,pattern-weighting模型和初始和迭代关系标记数据的权重。评估的基础上,我们提出的方法优于基于功能NB-EM (iEM) MILR,和TSVM F1分数为11.3%,9.3%,和6.5%的改进,分别。SN - 2040 - 2295 UR - https://doi.org/10.1155/2017/7575280 - 10.1155 / 2017/7575280摩根富林明医疗工程PB - Hindawi KW - ER