通讯作者: 由丽萍, yoliping@163.com

DOI：10.12201/bmr.202211.00006

Extraction of Adverse Drug Events from Social Media Based on FrameNet Semantic Analysis YOU Liping, WANG Shiyu, LI Chaofan, College of Economics and Management, Shanxi University, Taiyuan 030006, China.

• 摘要：基于社交网络评论文本抽取药品不良事件,为药品研发和安全监管提供参考。采用框架语义理论,并结合《监管活动医学词典》(MedDRA)术语集构建药品不良事件分类词表；采用基于词典和规则的方法识别事件类别和框架元素,利用语义信息实现药品不良事件框架的填充。选取社交网络药品评价实例进行药品不良事件信息抽取,证明该方法的可行性和有效性,使框架语义分析方法在医疗专业领域得到了深度应用和价值实现。

  关键词： 社交网络; 框架语义; 药品不良事件; 信息抽取

   

  Abstract: Extract adverse drug events based on social network comment texts to provide reference for drug research and development and safety supervision. The FrameNet semantic theory is adopted, combined with the Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) term set to establish a semantic representation model for adverse drug events; a dictionary and rule-based method is used to identify event categories and frame elements, and semantic information is used to fill the adverse drug event frame. The social network drug evaluation example was selected to extract adverse drug event information, and the feasibility and effectiveness of the method were proved by comparing the extraction results with the original drug instruction manual, which made the framework semantic analysis method deeply applied and realized in the medical professional field.

  Key words: social network; frame semantics; adverse drug events; information extraction

  提交时间：2022-11-14

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