تقدم هذه الورقة نتائجنا من المشاركة في المهمة المشتركة SMM4H 2021. تناولنا التعرف على الكيان المسمى (NER) وتصنيف النص.لمعالجة NER، استكشفنا Bilstm-CRF مع تضمين مخلجان مكدسة وميزات لغوية.حققنا في العديد من خوارزميات التعلم في الآلات (الانحدار اللوجستي
، SVM والشبكات العصبية) لمعالجة تصنيف النص.يمكن التعميم مناهجنا المقترحة لغات مختلفة وقد أظهرنا فعاليتها للغة الإنجليزية والإسبانية.حققت تقارير تصنيف النص لدينا أداء تنافسي مع درجة F1 0.46 و 0.90 على تصنيف ADE (المهمة 1A) وتصنيف المهنة (المهمة 7A) على التوالي.في حالة NER، سجلت عمليات التقديمات لدينا درجة F1 من 0.50 و 0.82 على اكتشاف ADE SPAN (المهمة 1B) والكشف عن المهنة (المهمة 7 ب) على التوالي.
