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MultiADE: 药物不良反应提取的多领域基准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于自然语言处理技术的解决方案，用于检测药品不良反应，并提供了三种方法来提取药品不良反应。该解决方案已实现为一个统一的NLP管道，并在Apache Spark上构建了一个生产级库。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于自然语言处理技术的解决方案，用于检测药品不良反应。
- 该解决方案能够在多种非结构化对话中检测药品不良反应，包括社交媒体帖子和顾客支持电话记录。
- 提供了三种方法来提取药品不良反应：新的命名实体识别模型、两个新的关系抽取模型和新的文本分类模型。
- 该解决方案实现为一个统一的NLP管道，并在Apache Spark上构建了一个生产级库。
- 该库能够在通用集群上处理数百万批处理或流记录。
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