| Форма представления | Статьи в российских журналах и сборниках |
| Год публикации | 2017 |
| Язык | русский |
|
Алимова Ильсеяр Салимовна, автор
Маджидов Тимур Исмаилович, автор
Мифтахутдинов Зульфат Шайхинурович, автор
Николенко Сергей Игоревич, автор
Нугманов Рамиль Ирекович, автор
Тропша Александр , автор
Тутубалина Елена Викторовна, автор
|
| Библиографическое описание на языке оригинала |
Е. В. Тутубалина, З. Ш. Мифтахутдинов, Р. И. Нугманов, Т. И. Маджидов, С. И. Николенко, И. С. Алимова, А. Э. Тропша. Идентификация лекарственных средств со схожим терапевтическим действием на основе семантического анализа текстов //Известия академии наук. Серия химическая. — 2017. — № 11. |
| Аннотация |
Описан подход к идентификации лекарственных средств со схожей терапевтической
активностью на основе семантического анализа коллекции текстов. С помощью методов
обработки естественного языка проанализировано >2.5 млн текстов отзывов о приеме
лекарств на английском языке, опубликованных на форумах пациентов и в дискуссионных
группах. Для получения векторного представления слов на основе входных данных постро&
ена модель Continuous Bag&of&Words, являющаяся одним из инструментов анализа семан&
тики естественного языка word2vec. Это позволило каждому названию лекарственного
препарата поставить в соответствие числовой вектор. После этого составлен список пар
лекарственных средств, имеющих высокие значения близости полученных векторов. Ана&
лиз этого списка подтвердил, что наиболее подобные векторы соответствуют либо лекар&
ствам с одинаковым действующим веществом, либо соединениям с близким терапевтичес&
ким эффектом и относящимся к одной и той же терапевтической группе. |
| Ключевые слова |
подобие химических соединений, перепрофилирование лекарств, об&
работка естественного языка, косинусная мера близости, векторные представления слов,
word2vec, семантический анализ текстов |
| Название журнала |
Известия Академии наук. Сериия химическая
|
| URL |
http://www.russchembull.ru/rus/index.php3?id=260&idi=4347&state=&rc=0&idp=0&action=showfull&type=%CF%EE%EB%ED%FB%E5%20%F1%F2%E0%F2%FC%E8 |
| Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=167569 |
| Файлы ресурса | |
|
|
Полная запись метаданных  |
| Поле DC |
Значение |
Язык |
| dc.contributor.author |
Алимова Ильсеяр Салимовна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Маджидов Тимур Исмаилович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Мифтахутдинов Зульфат Шайхинурович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Николенко Сергей Игоревич |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Нугманов Рамиль Ирекович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Тропша Александр |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Тутубалина Елена Викторовна |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2017-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2017-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2017 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Е. В. Тутубалина, З. Ш. Мифтахутдинов, Р. И. Нугманов, Т. И. Маджидов, С. И. Николенко, И. С. Алимова, А. Э. Тропша. Идентификация лекарственных средств со схожим терапевтическим действием на основе семантического анализа текстов //Известия академии наук. Серия химическая. — 2017. — № 11. |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=167569 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Известия Академии наук. Сериия химическая |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Описан подход к идентификации лекарственных средств со схожей терапевтической
активностью на основе семантического анализа коллекции текстов. С помощью методов
обработки естественного языка проанализировано >2.5 млн текстов отзывов о приеме
лекарств на английском языке, опубликованных на форумах пациентов и в дискуссионных
группах. Для получения векторного представления слов на основе входных данных постро&
ена модель Continuous Bag&of&Words, являющаяся одним из инструментов анализа семан&
тики естественного языка word2vec. Это позволило каждому названию лекарственного
препарата поставить в соответствие числовой вектор. После этого составлен список пар
лекарственных средств, имеющих высокие значения близости полученных векторов. Ана&
лиз этого списка подтвердил, что наиболее подобные векторы соответствуют либо лекар&
ствам с одинаковым действующим веществом, либо соединениям с близким терапевтичес&
ким эффектом и относящимся к одной и той же терапевтической группе. |
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
подобие химических соединений |
ru_RU |
| dc.subject |
перепрофилирование лекарств |
ru_RU |
| dc.subject |
об&
работка естественного языка |
ru_RU |
| dc.subject |
косинусная мера близости |
ru_RU |
| dc.subject |
векторные представления слов |
ru_RU |
| dc.subject |
word2vec |
ru_RU |
| dc.subject |
семантический анализ текстов |
ru_RU |
| dc.title |
Идентификация лекарственных средств со схожим терапевтическим действием на основе семантического анализа текстов |
ru_RU |
| dc.type |
Статьи в российских журналах и сборниках |
ru_RU |
|
EN 
中文 
ES 
Карта сайта
