論文の概要: A Cross-lingual Natural Language Processing Framework for Infodemic Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16357v1
• Date: Fri, 30 Oct 2020 16:26:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 15:51:04.676796
• Title: A Cross-lingual Natural Language Processing Framework for Infodemic Management
• Title（参考訳）: インフォデミック管理のための言語間自然言語処理フレームワーク
• Authors: Ridam Pal, Rohan Pandey, Vaibhav Gautam, Kanav Bhagat, Tavpritesh Sethi
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、医療システムに多大な圧力をかけている。 我々は,一般大衆に散布する必要がある関連情報を特定するために,自然言語処理の可能性を利用した。 我々は,世界保健機関の信頼できるガイドラインと日々のニュースを一致させて,関連情報を提供する,新たな言語間自然言語処理フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6606016007748989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has put immense pressure on health systems which are further strained due to the misinformation surrounding it. Under such a situation, providing the right information at the right time is crucial. There is a growing demand for the management of information spread using Artificial Intelligence. Hence, we have exploited the potential of Natural Language Processing for identifying relevant information that needs to be disseminated amongst the masses. In this work, we present a novel Cross-lingual Natural Language Processing framework to provide relevant information by matching daily news with trusted guidelines from the World Health Organization. The proposed pipeline deploys various techniques of NLP such as summarizers, word embeddings, and similarity metrics to provide users with news articles along with a corresponding healthcare guideline. A total of 36 models were evaluated and a combination of LexRank based summarizer on Word2Vec embedding with Word Mover distance metric outperformed all other models. This novel open-source approach can be used as a template for proactive dissemination of relevant healthcare information in the midst of misinformation spread associated with epidemics.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、医療システムに多大な圧力をかけている。 このような状況下では、適切なタイミングで適切な情報を提供することが重要です。 人工知能を利用して拡散する情報の管理に対する需要が高まっている。 そこで我々は,自然言語処理の可能性を生かして,広範に広める必要のある関連情報を同定した。 本研究では,世界保健機関(WHO)の信頼できるガイドラインと日々のニュースを一致させて関連情報を提供する,新たな言語間自然言語処理フレームワークを提案する。 提案するパイプラインは,要約語,単語埋め込み,類似度など,NLPのさまざまなテクニックをデプロイし,ニュース記事と対応する医療ガイドラインを提供する。 合計36モデルの評価を行い,word2vec埋め込みのlexrank based summaryrとword mover distance metricの組み合わせは,他のすべてのモデルよりも優れていた。 この新たなオープンソースアプローチは、流行に伴う誤報が広まる中で、関連する医療情報を積極的に広めるためのテンプレートとして使用できる。

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