Электронный архив

A machine learning approach to classification of drug reviews in Russian

Показать сокращенную информацию

dc.date.accessioned 2019-01-22T20:53:29Z
dc.date.available 2019-01-22T20:53:29Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/149286
dc.description.abstract © 2017 IEEE. The automatic extraction of drug side effects from social media has gained popularity in pharmacovigilance. Information extraction methods tailored to medical subjects are essential for the task of drug repurposing and finding drug reactions. In this article, we focus on extracting information about side effects and symptoms in users' reviews about medications in Russian. We manually develop a real-world dataset by crawling user reviews from a health-related website and annotate a set of reviews on a sentence level. The paper addresses the classification problem with more than two classes, comparing a simple bag-of-words baseline and a feature-rich machine learning approach.
dc.subject Drug side effects
dc.subject Machine learning
dc.subject Russian
dc.subject Social media
dc.subject Text mining
dc.title A machine learning approach to classification of drug reviews in Russian
dc.type Conference Paper
dc.relation.ispartofseries-volume 2018-January
dc.collection Публикации сотрудников КФУ
dc.relation.startpage 64
dc.source.id SCOPUS-2018-2018-SID85050889586


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

  • Публикации сотрудников КФУ Scopus [24551]
    Коллекция содержит публикации сотрудников Казанского федерального (до 2010 года Казанского государственного) университета, проиндексированные в БД Scopus, начиная с 1970г.

Показать сокращенную информацию

Поиск в электронном архиве


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись

Статистика