Neural DrugNet
计算与语言
2018-09-06 v1
摘要
本文描述了 Light 团队为健康应用社交媒体挖掘共享任务所提交的系统。已有工作表明,LSTM 在自然语言处理任务中取得了卓越性能。我们部署了两个 LSTM 模型的集成。第一个是预训练语言模型附加分类器,以词作为输入;第二个是带有注意力单元的 LSTM 模型,以字符三元组作为输入。我们将这两个模型的集成称为:Neural-DrugNet。我们的系统在第二个共享任务“描述药物摄入帖子的自动分类”中排名第二。
引用
@article{arxiv.1809.01500,
title = {Neural DrugNet},
author = {Nishant Nikhil and Shivansh Mundra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.01500},
year = {2018}
}