13、药物不良反应分类结构与多术语信息检索研究

药物不良反应分类结构与多术语信息检索研究

在医疗领域,对药物不良反应(ElMs)的准确分类和信息检索至关重要。下面将详细介绍药物不良反应分类结构以及多术语信息检索的相关内容。

药物不良反应分类结构
  • 语义类别 :存在多种语义类别用于描述药物不良反应相关信息,如下表所示:
    | 语义类别 | 示例 |
    | — | — |
    | 事故 | 摔倒 |
    | 给药 | 过量用药 |
    | 演变 | 慢性 |
    | 病症 | 肝炎 |
    | 药物 | 药物 |
    | (异常)功能 | 心动过速 |
    | 功能性病症 | 幻觉 |
    | 检查结果 | 异常脑电图 |
    | 生物 | 大肠杆菌 |
    | 位置 | 肝脏 |
    | 测量 | 脑电图 |
    | 混合病症 | 胆汁淤积性肝炎 |
    | 方式 | 在注射部位 |
    | 形态 | 炎症 |
    | 严重程度 | 严重 |
    | 环境 | 血液 |
    | 结构性病症 | 胃溃疡 |
    | 综合征 | 莱尔综合征 |
    | 数值 | 异常 |

  • 语义链接 :已识别出16种语义链接,包括“Consiste en”、“A_Circonstances”、“A_consequence”等。

  • 最小约束条件
    1. 不良反应可归类为病症、事故、检查或综合征。
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a741d0e96f0e 在Android应用开发过程中,构建具有视觉吸引力的用户界面扮演着关键角色,卡片效果(CardView)作为一种常见的设计组件,经常被应用于信息展示或实现滑动浏览功能,例如在Google Play商店中应用推荐的部分。 提及的“一行代码实现ViewPager卡片效果”实际上是指通过简便的方法将CardViewViewPager整合,从而构建一个可滑动切换的卡片式布局。 接下来我们将深入探讨如何达成这一功能,并拓展相关的Android UI设计及编程知识。 首先需要明确CardView和ViewPager这两个组件的功能。 CardView是Android支持库中的一个视图容器,它提供了一种便捷定制的“卡片”样式,能够包含阴影、圆角以及内容间距等效果,使得内容呈现为悬浮在屏幕表面的形式。 而ViewPager是一个支持左右滑动查看个页面的控件,通常用于实现类似轮播图或Tab滑动切换的应用场景。 为了实现“一行代码实现ViewPager卡片效果”,首要步骤是确保项目已配置必要的依赖项。 在build.gradle文件中,应加入以下依赖声明:```groovydependencies { implementation androidx.recyclerview:recyclerview:1.2.1 implementation androidx.cardview:cardview:1.0.0}```随后,需要设计一个CardView的布局文件。 在res/layout目录下,创建一个XML布局文件,比如命名为`card_item.xml`,并定义CardView及其内部结构:```xml<and...
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/fe65075d5bfd 在电子技术领域,熟练运用一系列专业术语对于深入理解和有效应用相关技术具有决定性意义。 以下内容详细阐述了部分电子技术术语,这些术语覆盖了从基础电子元件到高级系统功能等个层面,旨在为读者提供系统且全面的认知。 ### 执行器(Actuator)执行器是一种能够将电能、液压能或气压能等能量形式转化为机械运动或作用力的装置,主要用于操控物理过程。 在自动化控制系统领域,执行器常被部署以执行精确动作,例如控制阀门的开闭、驱动电机的旋转等。 ### 放大器(Amplifier)放大器作为电子电路的核心组成部分,其根本功能是提升输入信号的幅度,使其具备驱动负载或满足后续电路运作的能力。 放大器的种类繁,包括电压放大器和功率放大器等,它们在音频处理、通信系统、信号处理等个领域得到广泛应用。 ### 衰减(Attenuation)衰减描述的是信号在传输过程中能量逐渐减弱的现象,通常由介质吸收、散射或辐射等因素引发。 在电信号传输、光纤通信以及无线通信领域,衰减是影响信号质量的关键因素之一,需要通过合理的设计和材料选择来最小化其影响。 ### 开线放大器(Antenna Amplifier)开线放大器特指用于增强天线接收信号强度的专用放大器,常见于无线电通信和电视广播行业。 它通常配置在接收设备的前端,旨在提升微弱信号的幅度,从而优化接收效果。 ### 建筑声学(Architectural Acoustics)建筑声学研究声音在建筑物内部的传播规律及其对人类听觉体验的影响。 该领域涉及声波的反射、吸收和透射等物理现象,致力于营造舒适且健康的听觉空间,适用于音乐厅、会议室、住宅等场所的设计需求。 ### 模拟控制...
先看效果: https://pan.quark.cn/s/463a29bca497 《基坑维护施工组织方案》是一项关键性资料,其中详细阐述了在开展建筑施工过程中,针对基坑实施安全防护的具体措施操作流程。 基坑维护作为建筑工程中不可或缺的一部分,其成效直接关联到整个工程的安全性、施工进度以及周边环境可能产生的影响。 以下内容基于该压缩包文件的核心信息,对相关技术要点进行了系统性的阐释:1. **基坑工程概述**:基坑工程指的是在地面以下构建的临时性作业空间,主要用途是建造建筑物的基础部分。 当基坑挖掘完成之后,必须对周边土壤实施加固处理,以避免土体出现滑动或坍塌现象,从而保障施工的安全性。 2. **基坑分类**:根据地质状况、建筑规模以及施工方式的不同,基坑可以被划分为种不同的类别,例如放坡式基坑、设置有支护结构的基坑(包括钢板桩、地下连续墙等类型)以及采用降水措施的基坑等。 3. **基坑规划**:在规划阶段,需要综合考量基坑的挖掘深度、地下水位状况、土壤特性以及邻近建筑物的距离等要素,从而制定出科学合理的支护结构计划。 此外,还需进行稳定性评估,以确保在施工期间基坑不会出现失稳问题。 4. **施工安排**:施工组织计划详细规定了基坑挖掘、支护结构部署、降水措施应用、监测检测、应急响应等各个阶段的工作顺序、时间表以及人员安排,旨在保障施工过程的有序推进。 5. **支护构造**:基坑的支护通常包含挡土构造(例如土钉墙、锚杆、支撑梁)和防水构造(如防渗帷幕),其主要功能是防止土体向侧面移动,维持基坑的稳定状态。 6. **降水方法**:在地下水位较高的区域,基坑维护工作可能需要采用降水手段,例如采用井点降水技术或设置集水坑进行排水,目的是降低地下水位,防止基坑内部积水对...
根据原作 https://pan.quark.cn/s/fab793de25d5 的源码改编 C++计算机房预约系统课程设计旨在使学生借助构建一个微型机房预约系统,从而更加深入地掌握C++语言中的类概念、类的封装机制以及继承的应用方法。 此外,该课程设计还有助于增强学生对C++语言的认识和C++开发环境的操作能力,并逐步引导学生熟悉程序设计的方法,培养严谨的编程习惯。 一、课程设计目标任务借助构建一个微型机房预约系统,学生能够熟悉C++语言中的类概念、类的封装机制以及继承的应用方法,并加深对C++语言的理解和C++开发环境的操作能力。 同时,学生也能逐步熟悉程序设计的方法,培养优良的编程习惯。 二、课程设计的内容基本要求机房预约系统的设计工作涵盖以下方面:1. 构建一个功能完备的主界面,包含登录学生、教师和管理员的功能,以及退出功能。 2. 学生和教师账号由管理员负责添加和移除。 3. 管理员具备添加账号、查看账号、查看机房、清除预约和注销登录的权限。 4. 教师能够查看所有预约并审核预约。 基本要求包括:1. 完成系统设计原型开发。 2. 实现系统功能并进行测试。 3. 进行系统验收和撰写报告书。 三、学时分配进度计划课程设计的进度计划如下:1. 发布课程设计任务;学生查阅资料(1天)2. 进行需求分析(1天)3. 完成系统设计原型开发(1天)4. 实现系统功能并进行测试(2天)5. 进行系统验收和撰写报告书(1天)四、课程设计考核及评分标准课程设计的考核内容涉及:1. 课程设计期间课堂出勤、答疑整体规划。 2. 设计方案准确,具备可行性、创新性。 3. 系统开发成果良好。 4. 态度端正、勤奋钻研、遵守规章制度。 5. 课程设计答辩思路清晰,内容准确。 6. 设计报告规范、课程设计报告质...
### 中药和不良反应文献的关键内容提取 为了从大量文献中有效提取中药及其不良反应的相关关键内容,可以采用自然语言处理(NLP)技术和文本挖掘方法。以下是具体的技术实现路径: #### 1. **数据预处理** 在进行任何分析之前,需要对原始文献进行清洗和标准化处理。这一步骤通常包括去除噪声、分句、分词以及标注实体等操作。 - 使用中文分词工具(如 `jieba` 或 `pkuseg`),结合领域特定的词典来提高分词准确性[^2]。 - 构建停用词列表以过滤掉无意义的词语,保留中药和不良反应相关的术语。 ```python import jieba def preprocess(text): stop_words = set(["的", "是", "在"]) # 停用词示例 words = jieba.lcut(text) filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words] return filtered_words ``` --- #### 2. **命名实体识别 (NER)** 通过 NER 技术可以从文献中抽取出药物名称、疾病名称、症状描述以及其他重要信息。 - 利用现有的医学领域模型(如 BERT-based 的 Biomedical-NER 工具)或者训练定制化的 NER 模型[^3]。 - 针对中药领域的特殊需求,可以引入已有的知识图谱作为外部资源支持实体识别过程[^3]。 --- #### 3. **关系抽取** 一旦识别出相关实体,下一步便是建立它们之间的联系。例如,“某中药引起某种不良反应”。 - 可借鉴依赖语法树或依存森林的方法提升解析精度[^1]。 - 应用图神经网络(GNN)区分有用的关系模式并减少噪音干扰[^1]。 ```python from transformers import pipeline relation_extractor = pipeline("text-classification", model="custom-relation-extraction-model") def extract_relations(entities): pairs = [(e1, e2) for i, e1 in enumerate(entities) for e2 in entities[i+1:]] relations = [] for pair in pairs: result = relation_extractor(f"{pair[0]} 和 {pair[1]}")[0]['label'] if result != 'no_relation': relations.append((pair[0], result, pair[1])) return relations ``` --- #### 4. **可视化存储** 最终的结果可以通过图形化界面展示给用户查看,并保存到数据库以便后续查询。 - Neo4j 是一种流行的图数据库解决方案,非常适合用来表示复杂的实体间关联结构[^3]。 - 将提取的知识导入 Neo4j 后,能够方便地执行各种高级检索任务。 ```cypher CREATE (drug:Entity{name:"黄连"}) CREATE (reaction:Entity{name:"恶心"}) CREATE (drug)-[:CAUSES]->(reaction) ``` --- ### 总结 综上所述,借助现代 NLP 方法和技术栈完全可以高效完成中药及其中毒副作用相关内容的自动化提炼工作。整个流程涵盖了从初步的数据准备到最后的知识呈现等个环节。
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