Negation Detection for Robust Adverse Drug Event Extraction From Social Media Texts

Adverse Drug Event (ADE) extraction from user-generated content has gained popularity as a tool to aid researchers and pharmaceutical companies to monitor side effect of drugs in the wild. Automatic models can rapidly examine large collections of social media texts. However it is currently unknown if such models are robust in face of linguistic phenomena such as negation and speculation, which are pervasive across language varieties. We evaluate three state-of-the-art systems, showing their fragility against negation, and then we introduce two possible strategies to increase the robustness of these models: (i) a pipeline approach, using a specific component for negation detection; (ii) an augmentation of the dataset with artificially negated samples to further train the models. We show that both strategies bring significant increases in performance

Macchine del Tempo/Time Machines Concept per la realizzazione di una grande mostra INAF nella città di Roma

La Mostra “Macchine del Tempo/Time Machines” sarà inaugurata a fine 2023, si chiuderà a Primavera del 2024 e verrà ospitata nel secondo piano del Palazzo delle Esposizioni di Roma, in Via Nazionale, gestito dall’Azienda Speciale Palaexpo, una partecipata del Comune di Roma, con cui sarà siglata una specifica convenzione. Il progetto ha un duplice obiettivo, da un lato realizzare una mostra pop che parli a tutti e che metta al centro l’Istituto Nazionale di Astrofisica, le sue persone e le sue ricerche, dall’altro dar vita a qualcosa di unico, che faccia parlare di sé e che incentivi il pubblico a informarsi sulle tematiche affrontate per ampliare il proprio sapere e conoscere INAF e i suoi osservatori distribuiti sul territorio italiano. Un percorso che vuole giocare tra il vecchio e il nuovo, con uno stile anni ’80, ma con contenuti che parlano dell’oggi e del domani e che usa il gioco come meccanismo per suscitare interesse ed emozione positiva. Le “Macchine del Tempo” sono strumenti dell’ingegno italiano, frutto della ricerca condotta negli osservatori dell’Istituto Nazionale di Astrofisica dalle donne e dagli uomini che ogni giorno mettono impegno e passione per portare le conoscenze umane sempre più distanti. Questa mostra vuole diffondere la conoscenza attuale facendo però vedere chi c’è “dietro l’oculare”. Un’esperienza immersiva che comincia da noi stessi e subito passa a Galileo, l’italiano che - inventando il cannocchiale - posò l’occhio sulla nostra prima “macchina del tempo”. Sarà importante realizzare un catalogo della mostra e sono stati avviati contatti per rendere l’esposizione fruibile al pubblico in modo quanto più possibile inclusivo. Nel corso del periodo in cui sarà visitabile la mostra saranno organizzati incontri scientifici di alto livello, con nomi di primo piano della Ricerca astrofisica e spaziale mondiale, ma anche aperitivi scientifici più informali, durante i quali i cittadini potranno conversare direttamente con i ricercatori. Verranno proposti dei progetti di public engagement che utilizzano format nuovi come il Poetry Slam abbinato a uno stage scientifico o rassegne cinematografiche che propongono film nei quali sono presenti strutturei INAF. Si intende inoltre realizzare uno show per planetario, in collaborazione con il Planetario di Roma, sul tema “Macchine del Tempo”, da programmare in un periodo vicino a quello della della mostra e da diffondere in seguito, anche sotto forma di film per planetario, sia in italiano che in altre lingue, per la fruizione da parte di un pubblico internazionale. La mostra “Macchine del Tempo” ha per INAF molteplici aspetti di ritorno in campo sociale, comunicativo e relazionale. La mostra vuole stimolare le giovani generazioni allo studio di materie STEM, ma con “contaminazioni” anche di altre discipline non solo scientifiche. Questo determinerà in futuro per INAF anche la possibilità di avere giovani risorse da inserire nell’organico di ricerca. L’astrofisica italiana è un'eccellenza internazionalmente riconosciuta e deve essere maggiormente valorizzata anche in Italia, per potenziare l’immagine che INAF trasmette ai cittadini, alle istituzioni e agli stakeholders, attraverso i finanziamenti pubblici rivolti alla ricerca, incentivando ad esempio le collaborazioni, o anche le donazioni, con altre realtà pubbliche o private. Questa mostra vuole essere un mezzo per offrire alle scuole del territorio, e non solo, la possibilità di accedere a un patrimonio culturale che unisce scienza, tecnologia e storia. Un patrimonio davvero unico nel suo genere. L’ambizione è di riuscire a realizzare un contenitore di eventi e di dibattiti che ruotino attorno ai temi più attuali dell’astrofisica, ma che non temono e che anzi cercano forti legami con l’arte tutta, dal teatro alla pittura, dalla musica alla letteratura

Detection of Adverse Drug Events from Social Media Texts – Research Project Overview

This paper presents an overview of the current research project on the detection of Adverse Drug Events from social media texts led by the Artificial Intelligence Laboratory of Udine (AILAB Udine). In the latest years, patients started reporting Adverse Drug Events (ADEs) on social media and similar online outlets, making it necessary to monitor them for pharmacovigilance purposes. For this reason, systems for the automatic extraction of ADEs are becoming an important research topic in the Natural Language Processing community. In this paper we present our research project, focused on the Detection, Extraction and Normalization of ADEs, detailing its objectives, achievements and future directions

Increasing adverse drug events extraction robustness on social media: Case study on negation and speculation

In the last decade, an increasing number of users have started reporting adverse drug events (ADEs) on social media platforms, blogs, and health forums. Given the large volume of reports, pharmacovigilance has focused on ways to use natural language processing (NLP) techniques to rapidly examine these large collections of text, detecting mentions of drug-related adverse reactions to trigger medical investigations. However, despite the growing interest in the task and the advances in NLP, the robustness of these models in face of linguistic phenomena such as negations and speculations is an open research question. Negations and speculations are pervasive phenomena in natural language and can severely hamper the ability of an automated system to discriminate between factual and non-factual statements in text. In this article, we take into consideration four state-of-the-art systems for ADE detection on social media texts. We introduce SNAX, a benchmark to test their performance against samples containing negated and speculated ADEs, showing their fragility against these phenomena. We then introduce two possible strategies to increase the robustness of these models, showing that both of them bring significant increases in performance, lowering the number of spurious entities predicted by the models by 60% for negation and 80% for speculations

NADE : a benchmark for robust adverse drug events extraction in face of negations

The Seventh Workshop on Noisy User-generated Text (W-NUT 2021), Nov 11, 2021, Online202303 bcwwVersion of RecordSelf-fundedPublishe