简介：摘要：本文探讨了文本挖掘技术在药品安全性研究中的现状、问题及应用，通过分析社交媒体数据与医学文献的特性，揭示了文本挖掘技术在提取药物不良反应信号和构建知识库中的优势。研究指出，文本挖掘能够高效处理非结构化数据，实现自动化的不良反应信号检测，提升药品安全性监测的效率。然而，数据质量参差不齐、语义理解复杂性以及对长尾事件的识别能力不足等问题限制了其发展潜力。同时也讨论了优化深度学习模型与构建结构化知识库的技术路径，以期推动药品安全性研究的智能化和系统化发展。
简介：
基于文本挖掘的药品安全性
基于文本挖掘技术的《黄帝内经》经筋理论文献研究
