المفاهيم الأساسية
医薬品の有害事象を自動的に検出するための知識拡張グラフニューラルネットワークの重要性と効果を示す。
الإحصائيات
最適化手法:Adamオプティマイザー
学習率:LR=2e´5〜1e´3
隠れ次元数:200〜400
اقتباسات
"Recent studies have applied word embedding and deep learning-based natural language processing to automate ADE detection from text."
"Our contributions are thus summarized as follows: We introduce medical knowledge to augment the contextualized graph embedding model for representation learning on drug adverse events."