يمكن أن تفحص نماذج استخراج أحداث المخدرات السلبية (ADE) بسرعة مجموعات كبيرة من نصوص وسائل التواصل الاجتماعي، والكشف عن ذكرات التفاعلات السلبية ذات الصلة بالمخدرات وتحريك التحقيقات الطبية.ومع ذلك، على الرغم من التقدم الأخير في NLP، فإنه غير معروف حاليا إذا كانت هذه النماذج قوية في مواجهة النفي، والتي تنتشر عبر أصناف اللغة.في هذه الورقة، نقيم ثلاث أنظمة ثلاثية، تظهر هشاشةها ضد النفي، ثم نقدم استراتيجيتين ممكنين لزيادة متانة هذه النماذج: نهج خط أنابيب، بالاعتماد على مكون محدد للكشف عن النفي؛تكبير بيانات استخراج ADE لإنشاء عينات نفي بشكل مصطنع وتدريب النماذج الأخرى.نظهر أن كلا الاستراتيجيتين تجلب الزيادات الكبيرة في الأداء، مما أدى إلى خفض عدد الكيانات الزائفة المتوقعة من النماذج.سيتم إصدار بيانات DataSet و Code علنا لتشجيع البحث على الموضوع.