論文の概要: Unsupervised Text Mining of COVID-19 Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07357v1
- Date: Wed, 8 Sep 2021 05:57:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 20:16:52.688067
- Title: Unsupervised Text Mining of COVID-19 Records
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス記録の無監督テキストマイニング
- Authors: Mohamad Zamini
- Abstract要約: Twitterは、研究者が新型コロナウイルス(COVID-19)に反応して公衆衛生を測定するのに役立つ強力なツールだ。
本稿は、CORD-19と命名された新型コロナウイルスに関する既存の医療データセットを前処理し、教師付き分類タスクのためのデータセットを注釈付けした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Since the beginning of coronavirus, the disease has spread worldwide and
drastically changed many aspects of the human's lifestyle. Twitter as a
powerful tool can help researchers measure public health in response to
COVID-19. According to the high volume of data production on social networks,
automated text mining approaches can help search, read and summarize helpful
information. This paper preprocessed the existing medical dataset regarding
COVID-19 named CORD-19 and annotated the dataset for supervised classification
tasks. At this time of the COVID-19 pandemic, we made a preprocessed dataset
for the research community. This may contribute towards finding new solutions
for some social interventions that COVID-19 has made. The preprocessed version
of the mentioned dataset is publicly available through Github.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの流行以来、この病気は世界中に広がり、人間の生活の多くの側面を大きく変えてきた。
Twitterは新型コロナウイルス対策として、研究者が公衆衛生を測るのに役立つ強力なツールだ。
ソーシャルネットワーク上の大量のデータ生産量によると、自動化されたテキストマイニングアプローチは有用な情報を検索、読み、要約するのに役立ちます。
本稿では、cord-19という名のcovid-19に関する既存の医療データセットを前処理し、教師付き分類タスクのためのデータセットを注釈化した。
新型コロナウイルスのパンデミックのとき、私たちは研究コミュニティのために事前処理されたデータセットを作成しました。
これは、新型コロナウイルス(covid-19)が生み出した社会的な介入に対する新しい解決策を見つけるのに役立つかもしれない。
前述のデータセットのプリプロセスバージョンはgithubから公開されている。
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