論文の概要: Streamlining Social Media Information Retrieval for Public Health Research with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16001v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 08:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 15:16:29.917109
• Title: Streamlining Social Media Information Retrieval for Public Health Research with Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングによる公衆衛生研究のためのソーシャルメディア情報検索の合理化
• Authors: Yining Hua, Shixu Lin, Minghui Li, Yujie Zhang, Peilin Zhou, Ying-Chih Lo, Li Zhou, Jie Yang
• Abstract要約: 本研究では,医学用語体系とUMLS概念の広範な辞書を整理する枠組みを紹介する。 このフレームワークは、ソーシャルメディアコンテンツから医療エンティティを識別するBERTベースの名前付きエンティティ認識(NER)モデルと、抽出されたエンティティを標準化するディープラーニング駆動正規化モジュールと、最も確率の高いUMLS概念を標準化されたエンティティに割り当てる半教師付きクラスタリングモジュールの3つのモジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.853330362569675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The utilization of social media in epidemic surveillance has been well established. Nonetheless, bias is often introduced when pre-defined lexicons are used to retrieve relevant corpus. This study introduces a framework aimed at curating extensive dictionaries of medical colloquialisms and Unified Medical Language System (UMLS) concepts. The framework comprises three modules: a BERT-based Named Entity Recognition (NER) model that identifies medical entities from social media content, a deep-learning powered normalization module that standardizes the extracted entities, and a semi-supervised clustering module that assigns the most probable UMLS concept to each standardized entity. We applied this framework to COVID-19-related tweets from February 1, 2020, to April 30, 2022, generating a symptom dictionary (available at https://github.com/ningkko/UMLS_colloquialism/) composed of 9,249 standardized entities mapped to 876 UMLS concepts and 38,175 colloquial expressions. This framework demonstrates encouraging potential in addressing the constraints of keyword matching information retrieval in social media-based public health research.
• Abstract（参考訳）: 流行監視におけるソーシャルメディアの利用はよく確立されている。 それでも、事前に定義されたレキシコンを用いて関連するコーパスを検索する場合、しばしばバイアスが発生する。 本研究は,医学用語体系とUMLS概念の広範な辞書のキュレーションを目的としたフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ソーシャルメディアコンテンツから医療エンティティを識別するBERTベースの名前付きエンティティ認識(NER)モデルと、抽出されたエンティティを標準化するディープラーニング駆動正規化モジュールと、最も確率の高いUMLS概念を標準化されたエンティティに割り当てる半教師付きクラスタリングモジュールの3つのモジュールから構成される。 この枠組みを2020年2月1日から2022年4月30日までのCOVID-19関連ツイートに適用し,876 UMLS概念にマッピングされた9,249の標準化されたエンティティと38,175の言語表現からなる症状辞書(https://github.com/ningkko/UMLS_colloquialism/)を生成した。 この枠組みは,ソーシャルメディアを用いた公衆衛生研究におけるキーワードマッチング情報検索の制約に対処できる可能性を示す。

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