| アイテムタイプ |
デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) |
| 公開日 |
2023-12-12 |
| タイトル |
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タイトル |
STIS at the NTCIR-17 MedNLP-SC Task: Incorporating Sentiment to Transformer Architecture for Adverse Drug Event Detection on Social Media |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Lya Hulliyyatus Suadaa
Eko Putra Wahyuddin
Farid Ridho
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| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
sentiment |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
pre-trained Transformers |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
adverse drug |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
This paper presents the system and results of the STIS team for the Social Media (English) subtasks of the NTCIR-17 MedNLP-SC Task. We proposed incorporating the sentiment of social media texts into a pre-trained Transformer model in detecting adverse drug events on social media. A lexicon-based and rule-based sentiment analysis VADER model was used to predict each tweet sentiment. Based on the experimental results of the ADE vs. non-ADE binary classification task, our proposed fine-tuned model outperformed the baseline by a slight difference. Specifically, our model achieves a better F1 score for 9 of 22 symptoms in the symptom detection task. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
NII Institutional Repository |
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言語 |
en |
| 日付 |
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日付 |
2023-12-12 |
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日付タイプ |
Issued |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20736/0002001307 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 関連情報 |
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関連タイプ |
isReferencedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/index.html |
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言語 |
en |
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関連名称 |
NTCIR-17 Conference |
| 開始ページ |
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開始ページ |
none |
| 会議記述 |
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会議名 |
NTCIR-17 Conference |
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言語 |
en |
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回次 |
17 |
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主催機関 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開始年 |
2023 |
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開始月 |
12 |
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開始日 |
12 |
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終了年 |
2023 |
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終了月 |
12 |
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終了日 |
15 |
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開催期間 |
December 12-15, 2023 |
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言語 |
en |
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開催会場 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開催国 |
JPN |
12-NTCIR17-MEDNLP-SuadaaL.pdf (694 KB)
