論文の概要: Artificial Intelligence (AI) in Action: Addressing the COVID-19 Pandemic
with Natural Language Processing (NLP)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16413v3
- Date: Sun, 5 Sep 2021 20:27:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 04:56:37.476701
- Title: Artificial Intelligence (AI) in Action: Addressing the COVID-19 Pandemic
with Natural Language Processing (NLP)
- Title（参考訳）: 人工知能(AI)の行動 : 自然言語処理によるCOVID-19パンデミックへの対応
- Authors: Qingyu Chen, Robert Leaman, Alexis Allot, Ling Luo, Chih-Hsuan Wei,
Shankai Yan, Zhiyong Lu
- Abstract要約: 自然言語処理は、新型コロナウイルスのパンデミックによって緊急に必要とされる多くの情報に対処するために適用することができる。
このレビューでは、約150のNLP研究と、新型コロナウイルスのパンデミックに対処する50以上のシステムとデータセットを調査します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.281080540533559
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has had a significant impact on society, both because
of the serious health effects of COVID-19 and because of public health measures
implemented to slow its spread. Many of these difficulties are fundamentally
information needs; attempts to address these needs have caused an information
overload for both researchers and the public. Natural language processing
(NLP), the branch of artificial intelligence that interprets human language,
can be applied to address many of the information needs made urgent by the
COVID-19 pandemic. This review surveys approximately 150 NLP studies and more
than 50 systems and datasets addressing the COVID-19 pandemic. We detail work
on four core NLP tasks: information retrieval, named entity recognition,
literature-based discovery, and question answering. We also describe work that
directly addresses aspects of the pandemic through four additional tasks: topic
modeling, sentiment and emotion analysis, caseload forecasting, and
misinformation detection. We conclude by discussing observable trends and
remaining challenges.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは、新型コロナウイルスの深刻な健康影響と、感染拡大を遅らせるために実施された公衆衛生対策の両方から、社会に大きな影響を与えた。
これらの困難の多くは、基本的に情報ニーズであり、これらのニーズに対処する試みは、研究者と一般人の両方に情報過負荷を引き起こした。
人間の言語を解釈する人工知能の分野である自然言語処理(nlp)は、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックによって緊急になされた多くの情報に対処できる。
このレビューでは、約150のNLP研究と、新型コロナウイルスのパンデミックに対処する50以上のシステムとデータセットを調査します。
情報検索,名前付きエンティティ認識,文献に基づく発見,質問応答の4つの中核的NLPタスクについて詳述する。
また、トピックモデリング、感情分析、ケースロード予測、誤情報検出の4つのタスクを通じて、パンデミックの側面に直接対処する作業についても述べる。
最後に、観測可能な傾向と残る課題について論じる。
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