近年來,國內(nèi)外藥品不良事件的發(fā)生愈來愈成為一個(gè)嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問題。藥品不良事件的提取既是有效利用海量社交網(wǎng)絡(luò)文本醫(yī)療信息資源的現(xiàn)實(shí)需求,也是提高藥品不良事件挖掘效率必須解決的關(guān)鍵問題。藥品不良事件提取是通過抓取患者對藥物的評論文本,進(jìn)行框架語義分析,構(gòu)建詞表和不良事件模板,對提取事件結(jié)果進(jìn)行總結(jié)及對照,得出相關(guān)結(jié)論。藥品不良事件的提取能及時(shí)察覺出藥品存在的安全性隱患,有效提高政府的監(jiān)測效率,減少因無知、寡聞所造成藥害事件的持續(xù)發(fā)生,此外能給予監(jiān)管者、生產(chǎn)和研究者、流通商、藥師、醫(yī)生、護(hù)士、患者和消費(fèi)者等群體一定的借鑒指導(dǎo)。本文首先對當(dāng)下國內(nèi)外藥品不良事件提取相關(guān)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述;接著對框架語義學(xué)的相關(guān)理論進(jìn)行概述,引出基于框架語義分析的藥品不良事件文本分析流程,同時(shí)著手構(gòu)建藥品不良事件語義分類詞表,為后續(xù)的藥品不良事件模板構(gòu)建做好鋪墊;其次根據(jù)藥品不良事件提取流程圖衍化出的提取要素構(gòu)建藥品不良事件的模板,并在槽填充下進(jìn)行了細(xì)化的步驟解讀,為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)部分提供規(guī)范的數(shù)據(jù)支撐;抓取社交評論中患者對某一藥品的評論文本進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提取方法的真實(shí)有效性;最后對研究工作進(jìn)行總結(jié)概括,... 

【文章來源】：山西大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

語言技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)

圖 4.1 依存句法分析結(jié)果利用前期自主研發(fā)的標(biāo)注軟件——“基于框架本體的中文情感語義標(biāo)注與系統(tǒng)”（軟件著作權(quán)申請?zhí)枺?018R11L621012），對文本進(jìn)行情感語義標(biāo)注。該采用美國語言學(xué)家 Fillmore 的框架語義理論描述和存儲(chǔ)中文情感分類詞表，基典和規(guī)則的方法實(shí)現(xiàn)在線評論的情感語義標(biāo)注，以知識(shí)本體形式存儲(chǔ)，在此基礎(chǔ)現(xiàn)情感知識(shí)的個(gè)性化、智能化查詢。系統(tǒng)可以對中文情感詞語和框架進(jìn)行編輯和存儲(chǔ)；可以對在線評論語句進(jìn)行情感語義分析，標(biāo)注感知部位、情感、程度等信并以數(shù)值形式表示情感極性和強(qiáng)度，從而使情感信息可計(jì)算和推理；系統(tǒng)將在線的情感語義標(biāo)注結(jié)果以本體形式描述和存儲(chǔ)，可以對其進(jìn)行情感語義推理和智檢索。系統(tǒng)可為自然語言處理和情感分析等研究提供有效的分析工具，也為在線挖掘等應(yīng)用提供支持。系統(tǒng)核心功能采用 python 語言開發(fā)，具有可擴(kuò)展性。例如句子：最近吃的藥物副作用讓我感到萬分難過，肢體浮腫，頭暈，失眠紅，天知道我今天一整天腫到眼睛都快睜不開了，我不想吃了，真的！

圖 4.2 標(biāo)注結(jié)果截圖4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析實(shí)驗(yàn)采用哈爾濱工業(yè)大學(xué)語言技術(shù)平臺(tái)（LTP）對語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、依存句法分析，采用“基于框架本體的中文情感語義標(biāo)注與查詢系統(tǒng)”進(jìn)行框架語義分析。針對該種藥品，提取出所有的模板信息，一個(gè)框架且一個(gè)感知部位建一個(gè)模板，一個(gè)框架不同感知部位建多個(gè)模板，多個(gè)評論者列舉三個(gè)，其中的評價(jià)值取平均值，提取結(jié)果分析如下，其中為縮減篇幅用戶 ID 的 URI 鏈接用省略號(hào)代替：昏暈（鹽酸舍曲林，X 蒙塔/匿名用戶/歐陽咩咩 ……，頭，0.4）昏暈（鹽酸舍曲林，匿名用戶 ……，null，0.4）昏暈（鹽酸舍曲林，X 蒙塔/匿名用戶 ……，四肢，0.3）昏暈（鹽酸舍曲林，匿名用戶 ……，胃，0.3）吐瀉（鹽酸舍曲林，X 蒙塔/Carol/匿名用戶 ……，null，0.4）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代醫(yī)院管理中的應(yīng)用及SWOT分析[J]. 竇偉潔,宋燕,宋奎勐,谷景亮,趙芳,甄天民.  衛(wèi)生軟科學(xué). 2019(02)
[2]基于改進(jìn)分詞標(biāo)注集的中文微博命名實(shí)體識(shí)別方法[J]. 王超,王崢.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2019(01)
[3]基于文體和詞表的突發(fā)事件信息抽取研究[J]. 邱奇志,周三三,劉長發(fā),陳暉.  中文信息學(xué)報(bào). 2018(09)
[4]結(jié)合短語結(jié)構(gòu)句法的語義角色標(biāo)注[J]. 楊鳳玲,周俏麗,蔡?hào)|風(fēng),季鐸.  中文信息學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]基于商品評論語義分析的情感知識(shí)圖譜構(gòu)建與查詢應(yīng)用[J]. 由麗萍,郎宇翔.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(08)
[6]藥品不良事件的成因與責(zé)任研究[J]. 劉艷.  中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè). 2013(22)
[7]檢測聯(lián)合用藥不良反應(yīng)信號(hào)的數(shù)據(jù)挖掘方法[J]. 錢軼峰,羅寶章,葉小飛,孫亞林,吳美京,王海南,杜文民,賀佳.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2010(01)
[8]數(shù)據(jù)挖掘在藥品不良反應(yīng)信號(hào)檢出和分析中的應(yīng)用（下）——藥物流行病學(xué)研究新方法系列講座（三）[J]. 尚鵬輝,詹思延.  中國藥物應(yīng)用與監(jiān)測. 2009(03)

博士論文
[1]基于大數(shù)據(jù)挖掘的藥品不良反應(yīng)知識(shí)整合與利用研究[D]. 于躍.吉林大學(xué) 2016
[2]基于自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)的兒童用藥安全性監(jiān)測研究[D]. 岳志華.天津大學(xué) 2014
[3]基于自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)與循證醫(yī)學(xué)的藥品不良反應(yīng)信號(hào)挖掘[D]. 葉小飛.第二軍醫(yī)大學(xué) 2011

碩士論文
[1]藥品不良反應(yīng)監(jiān)管現(xiàn)狀及政策研究[D]. 任雲(yún).北京理工大學(xué) 2015
[2]基于框架的情感語義表示方法研究[D]. 劉薈.山西大學(xué) 2015
[3]基于醫(yī)學(xué)語言處理的面向任務(wù)的信息提取框架構(gòu)建及應(yīng)用[D]. 葛彩霞.浙江大學(xué) 2015



本文編號(hào)：2952120