論文の概要: Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11604v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 18:02:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 23:38:33.647691
• Title: Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing
• Title（参考訳）: 機械学習と自然言語処理によるCOVID-19研究の時間的進化の理解
• Authors: Ashkan Ebadi, Pengcheng Xi, St\'ephane Tremblay, Bruce Spencer, Raman Pall, Alexander Wong
• Abstract要約: 重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。 私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。 調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.63200823918429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has been continuously affecting human lives and communities around the world in many ways, from cities under lockdown to new social experiences. Although in most cases COVID-19 results in mild illness, it has drawn global attention due to the extremely contagious nature of SARS-CoV-2. Governments and healthcare professionals, along with people and society as a whole, have taken any measures to break the chain of transition and flatten the epidemic curve. In this study, we used multiple data sources, i.e., PubMed and ArXiv, and built several machine learning models to characterize the landscape of current COVID-19 research by identifying the latent topics and analyzing the temporal evolution of the extracted research themes, publications similarity, and sentiments, within the time-frame of January- May 2020. Our findings confirm the types of research available in PubMed and ArXiv differ significantly, with the former exhibiting greater diversity in terms of COVID-19 related issues and the latter focusing more on intelligent systems/tools to predict/diagnose COVID-19. The special attention of the research community to the high-risk groups and people with complications was also confirmed.
• Abstract（参考訳）: 重症急性呼吸器症候群(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、ロックダウン中の都市から新しい社会体験に至るまで、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。 多くの場合、新型コロナウイルスは軽度の病気を引き起こすが、SARS-CoV-2の極めて伝染的な性質のため、世界中で注目されている。 政府や医療専門家は、人や社会全体とともに、移行の連鎖を破り、流行曲線をフラット化するための措置を講じている。 本研究では,複数のデータソース,すなわちPubMedとArXivを用いて,2020年1月から5月までの期間内に,潜伏するトピックを特定し,抽出した研究テーマ,出版の類似性,感情の時間的進化を分析することによって,現在のCOVID-19研究の景観を特徴付ける機械学習モデルを構築した。 pubmedとarxivで利用可能な研究のタイプは大きく異なり、前者はcovid-19関連の問題に関してより多様性を示し、後者はcovid-19を予測/診断するためのインテリジェントなシステム/ツールに重点を置いている。 リスクの高いグループや合併症のある人々に対する研究コミュニティの特別な関心も確認された。

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