한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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개체명 인식을 이용한 소셜 미디어에서의 약물 부작용 표현 추출 및 분류

Detecting and classification ADRs using Named Entity Recognition on social media

  • 정현정 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
  • Jeong, Hyeon-jeong (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Kim, Hyon Hee (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University)
  • 발행 : 2021.05.12
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초록

의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.

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