약물 부작용 예측 에서 는 현재 섭취 하 는 당뇨병 과 BP 약물 을 입력 질의 로 사용 하 고 있 으며 , 다른 웹 사이트 에서 이 에 대한 리뷰 를 검색 했 다 . 필터링 과 사전 처리 후 에 , 리뷰 는 자동 적 으로 부작용 이 없 고 / 적당 한 부작용 이 있 으며 / 심각 한 부작용 이 있 다고 라벨 을 붙인다 . 이 라벨 링 에 대해 각 문장 의 정서 극성 을 파악 한다 . 그런 다음 , 표 4 와 같이 양 , 중립 , 음 의 정서 극성 은 각각 부작용 이 없 고 , 온건 한 부작용 과 심각 한 부작용 이 없 는 것 으로 간주 한다 . 200 차원 Word 2 vec 모델 은 LSTMd 모델 에서 일련 의 단어 로 약물 리뷰 를 나타내 도록 훈련 되 었 다 . 그런 다음 LSTMd 의 출력 을 약물 부작용 을 정확 하 게 예측 하 는 소프트 맥스 기능 에 공급 한다 .