論文の概要: Non-Pharmaceutical Intervention Discovery with Topic Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13602v1
- Date: Thu, 10 Sep 2020 11:37:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 02:41:49.007449
- Title: Non-Pharmaceutical Intervention Discovery with Topic Modeling
- Title(参考訳): トピックモデリングによる非薬剤的介入発見
- Authors: Jonathan Smith, Borna Ghotbi, Seungeun Yi, Mahboobeh Parsapoor
- Abstract要約: 国内および国際範囲の2つのコーパスのトピックモデリングについて検討する。
これらのモデルは、人間の介入ラベルと比較して既存のカテゴリを発見できる一方で、人間の労力を削減できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the task of discovering categories of non-pharmaceutical
interventions during the evolving COVID-19 pandemic. We explore topic modeling
on two corpora with national and international scope. These models discover
existing categories when compared with human intervention labels while reduced
human effort needed.
- Abstract(参考訳): 我々は、新型コロナウイルスのパンデミックが進行する中で、非薬剤的介入のカテゴリーを発見することを考える。
国内および国際範囲の2つのコーパスのトピックモデリングについて検討する。
これらのモデルは、人間の介入ラベルと比較して既存のカテゴリを発見しながら、人間の労力を減らす。
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