[发明专利]新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置

说明书

本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置。前者包括建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型；利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。本发明大量获取网络有关新疆地方药物不良反应的文本信息建立新疆地方药物不良反应语料库，利用基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络的神经网络模型，捕捉新疆地方药物不良反应语料库中文本的双向语义依赖和局部特征，利用注意力机制，突出重要的特征，保证不良反应的有效识别。

技术领域

本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置。

背景技术

药物不良反应是由单一药物或多种药物间彼此作用而产生的与治疗疾病无关同时对病人有害的负面反应。药物不良反应带来了极大的危害，尤其是在新疆地区，因参与新疆地方药物不良反应临床试验人数有所限制，很多潜在的药物不良反应在临床实验阶段未能被发现，传统的药物不良反应发现方式还严重限制了药物警戒。大多数新疆地方药物的说明书中也并未给出详细的不良反应预警，仅表述为不良反应尚不明确，不能起到指导病人用药的作用。这导致群众在进行自我诊断用药的过程中产生巨大的安全隐患。

由于新疆地方药物的语料库并没有相关的建设，再加上新疆地方药的特殊性，很多潜在的不良反应未能在临床中及时的表现出来。尤其是新疆地方药领域，医学语言处理的相关的工作还处于初步阶段。从网络中收集大量来自网友的药物不良反应文本评论数据，网络评论中的药物不良反应反馈文本隐含着大量没有被发现的“知识”。这些信息相比于传统的医学报告，更为充分、及时、传播也更广泛。但网络文本因为其非规则化、表达口语化、含有错误表述等特点，给挖掘基于社交网络的文本信息工作带来了巨大的挑战。网络中的本文具有很强的个体主观性，很多时候必须联系上下文才能做出准确判断。同时，也没有研究将计算机技术融入到有关新疆地方药物不良反应的医学研究中，基于社交网络评论的不良反应研究也相对较少。

故分析和识别新疆地方药不良反应，是一个亟待研究的问题，对提高我国医药的整体水平和推动新疆区域快速发展起着重要作用。

发明内容

本发明提供了一种新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决目前没有新疆地方药物的语料库，未能将计算机技术与新疆地方药物不良反应识别结合，进行新疆地方药物不良反应识别的问题。

本发明的技术方案之一是通过以下措施来实现的：一种新疆地方药物不良反应识别模型构建方法，包括：

建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集，其中新疆地方药物不良反应语料库包括网络中与新疆地方药物不良反应相关的文本；

利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型，其中模型为基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络模型算法建立的模型；

利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。

下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：

上述建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集，包括：

在网络中获取与新疆地方药物不良反应相关的语料；

对语料进行预处理，获得语料中的实体；

获得并分类实体之间候选关联关系，得出实体之间的对应关系，识别药物不良反应。

上述对语料进行预处理，获得语料中的实体，包括：

对语料进行去噪，实现语料结构规范化，其中去噪包括除去数据的非中文部分，除去停用词，删除标点符号；

设置语料标注规则，利用语料标注规则对语料进行标注，获得语料中的实体。

上述利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型，包括：