論文の概要: Recovering Patient Journeys: A Corpus of Biomedical Entities and Relations on Twitter (BEAR)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09952v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 08:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 21:15:18.656994
• Title: Recovering Patient Journeys: A Corpus of Biomedical Entities and Relations on Twitter (BEAR)
• Title（参考訳）: 患者ジャーニーの回復:Twitter上のバイオメディカルエンティティとリレーションシップのコーパス(BEAR)
• Authors: Amelie W\"uhrl and Roman Klinger
• Abstract要約: 本論文は,患者への旅行や経験を探索し,モデル化する動機として,アノテーション層を多用したコーパスを提案する。 我々は14のエンティティクラス(環境要因、診断、生化学的プロセス、患者のQOL、病原体、医療状況、治療など)と20の関連クラス(予防、影響、相互作用、原因など)をラベル付けする。 公開データセットは2,100のつぶやきと約6,000のエンティティと3,000のリレーショナルアノテーションで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.447379545167642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Text mining and information extraction for the medical domain has focused on scientific text generated by researchers. However, their direct access to individual patient experiences or patient-doctor interactions can be limited. Information provided on social media, e.g., by patients and their relatives, complements the knowledge in scientific text. It reflects the patient's journey and their subjective perspective on the process of developing symptoms, being diagnosed and offered a treatment, being cured or learning to live with a medical condition. The value of this type of data is therefore twofold: Firstly, it offers direct access to people's perspectives. Secondly, it might cover information that is not available elsewhere, including self-treatment or self-diagnoses. Named entity recognition and relation extraction are methods to structure information that is available in unstructured text. However, existing medical social media corpora focused on a comparably small set of entities and relations and particular domains, rather than putting the patient into the center of analyses. With this paper we contribute a corpus with a rich set of annotation layers following the motivation to uncover and model patients' journeys and experiences in more detail. We label 14 entity classes (incl. environmental factors, diagnostics, biochemical processes, patients' quality-of-life descriptions, pathogens, medical conditions, and treatments) and 20 relation classes (e.g., prevents, influences, interactions, causes) most of which have not been considered before for social media data. The publicly available dataset consists of 2,100 tweets with approx. 6,000 entity and 3,000 relation annotations. In a corpus analysis we find that over 80 % of documents contain relevant entities. Over 50 % of tweets express relations which we consider essential for uncovering patients' narratives about their journeys.
• Abstract（参考訳）: 医学領域におけるテキストマイニングと情報抽出は、研究者による科学的テキストに焦点を当てている。 しかし、個々の患者体験への直接アクセスや患者と医師の相互作用は制限されることがある。 ソーシャルメディアで提供される情報、例えば患者とその親戚は、科学的なテキストで知識を補完する。 患者の経過と主観的視点を反映し、症状を発症し、診断を受け、治療を提供し、治療を受け、治療を受けたり、医学的な状況で生活することを学ぶ。 この種のデータの価値は2つある: まず、人々の視点に直接アクセスできる。 第二に、他の場所では利用できない情報、例えば自己待遇や自己診断をカバーできる。 名前付きエンティティ認識と関係抽出は、非構造化テキストで利用可能な情報を構成する方法である。 しかし、既存の医療ソーシャルメディアコーポラでは、患者を分析の中心に置くのではなく、比較的小さな実体と関係と特定のドメインに焦点を合わせていた。 本稿では,患者の移動や経験をより詳細に解明しモデル化する動機づけに従い,アノテーション層が豊富なコーパスを寄贈する。 我々は、14の実体クラス(環境要因、診断、生化学的プロセス、患者の生活の質、病原体、医療状況、治療)と20の関連クラス(例えば、予防、影響、相互作用、原因)を分類し、そのほとんどはソーシャルメディアデータについてこれまで考慮されていなかった。 公開データセットは2100のツイートと近似で構成されている。 6000のエンティティと3000の関連アノテーション。 コーパス分析では、80%以上の文書が関連エンティティを含んでいることがわかった。 ツイートの50%以上が、患者の旅の物語を明らかにするのに不可欠な関係を表現している。

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