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KESDT：知识增强的浅层和深度 Transformer 用于检测药物不良反应

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

通过融合关键词和同义词集合以及聚焦损失函数训练模型，我们提出了知识增强的转换器模型，用于检测不良药物反应。实验结果表明，我们的模型在三个公共数据集上的F1值优于现有技术水平，相对改进幅度分别为4.87%、47.83%和5.73%，证明了模型的有效性。

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