論文の概要: Diachronic Text Mining Investigation of Therapeutic Candidates for
COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13971v1
- Date: Tue, 26 Oct 2021 19:20:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-31 11:49:03.244283
- Title: Diachronic Text Mining Investigation of Therapeutic Candidates for
COVID-19
- Title（参考訳）: ダイアクロニックテキストマイニングによるcovid-19治療候補の検討
- Authors: James Powell, Kari Sentz
- Abstract要約: 我々は、短時間のダイアクロニックテキストマイニングを用いて、コクレンスを同定し、潜在的な候補治療の挙動を分析する。
その結果,CORD-19コーパスの時間的事例では,少なくとも25%が検出された。
検出したパターンは,ダイアクロニックテキストマイニングによる薬物再資源化活動の追跡に有用であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diachronic text mining has frequently been applied to long-term linguistic
surveys of word meaning and usage shifts over time. In this paper we apply
short-term diachronic text mining to a rapidly growing corpus of scientific
publications on COVID-19 captured in the CORD-19 dataset in order to identify
co-occurrences and analyze the behavior of potential candidate treatments. We
used a data set associated with a COVID-19 drug re-purposing study from Oak
Ridge National Laboratory. This study identified existing candidate coronavirus
treatments, including drugs and approved compounds, which had been analyzed and
ranked according to their potential for blocking the ability of the SARS-COV-2
virus to invade human cells. We investigated the occurrence of these candidates
in temporal instances of the CORD-19 corpus. We found that at least 25% of the
identified terms occurred in temporal instances of the corpus to the extent
that their frequency and contextual dynamics could be evaluated. We identified
three classes of behaviors: those where frequency and contextual shifts were
small and positively correlated; those where there was no correlation between
frequency and contextual changes; and those where there was a negative
correlation between frequency and contextual shift. We speculate that the
latter two patterns are indicative that a target candidate therapeutics is
undergoing active evaluation. The patterns we detected demonstrate the
potential benefits of using diachronic text mining techniques with a large
dynamic text corpus to track drug-repurposing activities across international
clinical and laboratory settings.
- Abstract（参考訳）: ダイアクロニックテキストマイニングは、単語の意味と使用法の変化の長期にわたる言語調査にしばしば適用されてきた。
本稿では,CORD-19データセットに記録された新型コロナウイルスに関する研究論文のコーパスに,短時間のダイアクロニックテキストマイニングを適用し,コクレンスを同定し,潜在的治療の行動を解析する。
オークリッジ国立研究所(Oak Ridge National Laboratory)のCOVID-19薬物再購入研究に関連するデータセットを使用した。
この研究では、SARS-COV-2ウイルスがヒト細胞に侵入する能力を阻害する可能性に基づいて分析され、ランキングされた薬物や承認された化合物を含む、既存の新型コロナウイルス治療候補を特定した。
CORD-19コーパスの時間的事例におけるこれらの候補の発生について検討した。
検出された用語の少なくとも25%がコーパスの時間的インスタンスで発生し、その頻度と文脈的ダイナミクスが評価可能であることが判明した。
行動は,頻度と文脈の変化が小さく正の相関関係にあるもの,頻度と文脈の変化の間に相関がないもの,頻度と文脈の変化の間に負の相関があるもの,の3種類を同定した。
後者の2つのパターンは、ターゲット候補治療が積極的な評価を受けていることを示すものであると推測する。
ダイアクロニックテキストマイニング技術と大規模ダイナミックテキストコーパスを併用し,国際臨床・実験室における薬物再資源化活動の追跡に有用である可能性が示唆された。
関連論文リスト
- Assaying on the Robustness of Zero-Shot Machine-Generated Text Detectors [57.7003399760813]
先進的なLarge Language Models (LLMs) とその特殊な変種を探索し、いくつかの方法でこの分野に寄与する。
トピックと検出性能の間に有意な相関関係が発見された。
これらの調査は、様々なトピックにまたがるこれらの検出手法の適応性と堅牢性に光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-20T10:53:53Z) - Examining Temporalities on Stance Detection towards COVID-19 Vaccination [3.2719621666321412]
新型コロナウイルスのワクチン接種に対する態度は、ソーシャルメディア上で長年にわたって進化してきた。
本研究の目的は、時間的コンセプトドリフトがTwitter上での新型コロナウイルスワクチン接種に対する姿勢検出に与える影響を検討することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T18:31:26Z) - On the Possibilities of AI-Generated Text Detection [76.55825911221434]
機械が生成するテキストが人間に近い品質を近似するにつれて、検出に必要なサンプルサイズが増大すると主張している。
GPT-2, GPT-3.5-Turbo, Llama, Llama-2-13B-Chat-HF, Llama-2-70B-Chat-HFなどの最先端テキストジェネレータをoBERTa-Large/Base-Detector, GPTZeroなどの検出器に対して試験した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:47:39Z) - COVID-19 Multidimensional Kaggle Literature Organization [3.201839066679614]
因子化は文書コーパスに隠されたパターンを発見できる強力な教師なし学習手法であることを示す。
コーパスの高次表現により,類似記事,関連雑誌,類似研究論文の執筆者,話題キーワードの同時グループ化が可能となることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-17T06:16:36Z) - Tracking Short-Term Temporal Linguistic Dynamics to Characterize
Candidate Therapeutics for COVID-19 in the CORD-19 Corpus [0.0]
cord-19コーパスは、covid-19に関連する科学文献の集合体である。
本研究は,CORD-19コーパスの経時的症例と薬物補充試験で同定された一連の治療薬の交叉について検討し,経時的変化の発見と測定が可能かを検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-09T23:24:05Z) - Temporal Positive-unlabeled Learning for Biomedical Hypothesis
Generation via Risk Estimation [46.852387038668695]
本稿では,仮説生成の科学的プロセスに機械学習を導入することを目的とする。
本稿では,ノード対埋め込みの学習において,前向きの確率を推定するための変分推論モデルを提案する。
実世界のバイオメディカルな用語関係データセットの実験結果と、COVID-19データセットのケーススタディ分析により、提案モデルの有効性が検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T10:58:03Z) - Navigating the landscape of COVID-19 research through literature
analysis: A bird's eye view [11.362549790802483]
我々は、2020年5月15日時点でPubMedで見つかった13,369のCOVID-19関連記事、LitCovidコレクションを分析した。
我々は、最先端のエンティティ認識、分類、クラスタリング、その他のNLP技術を適用する。
クラスタリングアルゴリズムは,関連用語群で表されるトピックを識別し,関連する文書に対応するクラスタを算出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-07T23:39:29Z) - Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through
machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z) - Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.94965109944707]
われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。
一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T03:36:19Z) - CO-Search: COVID-19 Information Retrieval with Semantic Search, Question
Answering, and Abstractive Summarization [53.67205506042232]
CO-Searchは、新型コロナウイルスの文献上の複雑なクエリを処理するように設計された、レトリバーランサーセマンティック検索エンジンである。
ドメイン固有の比較的限られたデータセットを考慮し、文書の段落と引用の2部グラフを生成する。
TREC-COVID情報検索課題のデータに基づいて,本システムの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T01:32:48Z) - Hurtful Words: Quantifying Biases in Clinical Contextual Word Embeddings [16.136832979324467]
本研究は,MIMIC-III 病院データセットから医療用ノートにディープ埋め込みモデル(BERT)を事前訓練する。
文脈的単語埋め込みによって捉えられる危険な潜伏関係を同定する。
我々は,50以上の下流臨床予測課題において,フェアネスの定義の異なる性能ギャップを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-11T23:21:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。