【24h】

Neural DrugNet

机译:神经药物药物

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摘要

In this paper, we describe the system submitted for the shared task on Social Media Mining for Health Applications by the team Light. Previous works demonstrate that LSTMs have achieved remarkable performance in natural language processing tasks. We deploy an ensemble of two LSTM models. The first one is a pretrained language model appended with a classifier and takes words as input, while the second one is a LSTM model with an attention unit over it which takes character tri-gram as input. We call the ensemble of these two models: Neural-DrugNet. Our system ranks 2nd in the second shared task: Automatic classification of posts describing medication intake.
机译:在本文中,我们描述了在团队灯光下对社交媒体挖掘的共享任务提交的系统。以前的作品表明,LSTMS在自然语言处理任务中取得了显着性能。我们部署了两个LSTM模型的集合。第一个是用分类器附加的预先训练的语言模型,并将单词作为输入进行单词,而第二个是一个LSTM模型,其具有关注单元,其在其上采用字符Tri-Gr为输入。我们称之为这两种型号的集合:神经药物。我们的系统在第二个共享任务中排名第二:用于描述药物摄入的帖子的自动分类。

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