“嘿..！这药让我不舒服”：基于机器学习技术的用户生成药物评论情感分析
计算与语言
2024-04-23 v1
摘要
情感分析在医疗保健领域，尤其是生物医学和制药领域变得越来越重要。公众生成的关于药物有效性、副作用和不良反应的数据，是各机构与药品生产商了解民众担忧和反应的宝库。尽管获取药物相关问题的数据集面临挑战，但针对该主题的情感分析对该领域将是一大福音。本项目提出了一种药物评论分类系统，将用户对特定药物的评论分为不同类别，如正面、负面和中性。该方法使用的数据集收集自 drugs.com 等公开可用的药物评论来源。收集的数据经过人工标注和人工验证，以确保标签正确。三种预训练语言模型，如 BERT、SciBERT 和 BioBERT，被用于获取嵌入，随后将其作为决策树、支持向量机、随机森林等机器学习分类器以及循环神经网络等深度学习算法的特征。这些分类器的性能通过精确率、召回率和 F1 分数进行量化，结果表明所提方法在分析人们对不同药物的情感方面是有效的。
引用
@article{arxiv.2404.13057,
title = {"Hey..! This medicine made me sick": Sentiment Analysis of User-Generated Drug Reviews using Machine Learning Techniques},
author = {Abhiram B. Nair and Abhinand K. and Anamika U. and Denil Tom Jaison and Ajitha V. and V. S. Anoop},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13057},
year = {2024}
}