Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nested Named-Entity Recognition on Vietnamese COVID-19: Dataset and Experiments

論文の概要: Nested Named-Entity Recognition on Vietnamese COVID-19: Dataset and Experiments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21016v1
Date: Mon, 21 Apr 2025 05:21:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-11 21:22:47.777938
Title: Nested Named-Entity Recognition on Vietnamese COVID-19: Dataset and Experiments
Title（参考訳）: ベトナムにおけるNested Named-Entity Recognition:データセットと実験
Authors: Ngoc C. Lê, Hai-Chung Nguyen-Phung, Thu-Huong Pham Thi, Hue Vu, Phuong-Thao Nguyen Thi, Thu-Thuy Tran, Hong-Nhung Le Thi, Thuy-Duong Nguyen-Thi, Thanh-Huy Nguyen,
Abstract要約: ベトナムにおける新型コロナウイルスのパンデミック防止を支援するNER(Nonden-entity Recognition)研究について述べる。また、ベトナム向けのネストされたエンティティ認識タスクを備えた、手動で注釈付けされた新型コロナウイルスデータセットも提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8803472017068046
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The COVID-19 pandemic caused great losses worldwide, efforts are taken place to prevent but many countries have failed. In Vietnam, the traceability, localization, and quarantine of people who contact with patients contribute to effective disease prevention. However, this is done by hand, and take a lot of work. In this research, we describe a named-entity recognition (NER) study that assists in the prevention of COVID-19 pandemic in Vietnam. We also present our manually annotated COVID-19 dataset with nested named entity recognition task for Vietnamese which be defined new entity types using for our system.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中で大きな被害をもたらし、予防努力が続けられているが、多くの国が失敗した。ベトナムでは、患者と接触する人々のトレーサビリティ、ローカライゼーション、隔離が、効果的な疾患予防に寄与する。しかし、これは手作業で行われ、多くの作業が必要です。本研究では,ベトナムにおける新型コロナウイルスのパンデミック防止を支援するNER(Nond-entity Recognition)研究について述べる。また,ベトナム語でネストされたエンティティ認識タスクを備えた手動注釈付きCOVID-19データセットを,システムに使用する新しいエンティティタイプとして定義する。

関連論文リスト

ViQA-COVID: COVID-19 Machine Reading Comprehension Dataset for Vietnamese [0.0]
ViQA-COVIDはベトナム向けの新型コロナウイルスに関する最初のRCデータセットである。モデルやシステムの構築に使用することができ、病気の予防に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-21T05:32:37Z)
Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data [71.26355067309193]
2020年3月以降、新型コロナウイルスの感染者は6億人を超え、600万人以上が死亡している。パンデミックはあらゆる面で人間の行動に影響を与え、変化をもたらした。研究者は自然言語処理、コンピュータビジョン、音声信号処理、頻繁なパターンマイニング、機械学習といったビッグデータ技術を採用してきた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:19:26Z)
A Summary of the ComParE COVID-19 Challenges [34.6136469222737]
InterSPEECH 2021 Paralinguistics Challenges: COVID-19 Cough, (CCS) and COVID-19 Speech, (CSS) の結果の概要を述べる。機械学習分野からの1つの道は、感染した個人の呼吸音から新型コロナウイルスを検出するデジタルマステストの見通しである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:50:20Z)
COVID-19 Named Entity Recognition for Vietnamese [6.17059264011429]
ベトナムで最初の手作業によるcovid-19ドメイン固有データセットについて紹介する。私たちのデータセットは、新たに定義されたエンティティタイプを持つ名前付きエンティティ認識タスクにアノテートされます。当社のデータセットには、既存のベトナムのNERデータセットと比較して最大数のエンティティが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-08T16:35:34Z)
COVIDx-US -- An open-access benchmark dataset of ultrasound imaging data for AI-driven COVID-19 analytics [116.6248556979572]
COVIDx-USは、新型コロナウイルス関連超音波画像データのオープンアクセスベンチマークデータセットです。肺超音波93本と,SARS-CoV-2肺炎,非SARS-CoV-2肺炎,健康管理症例10,774本からなる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-18T03:31:33Z)
IVACS: Intelligent Voice Assistant for Coronavirus Disease (COVID-19) Self-Assessment [0.9449650062296824]
新型コロナウイルス自己診断(IVACS)のためのインテリジェント音声ベースアシスタントを提案する。このインタラクティブアシスタントは、CDC(Centers for Disease Control and Prevention)とWHO(World Health Organization)のガイドラインを用いて、新型コロナウイルス関連の症状を診断するために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-06T08:48:08Z)
A Review on the State of the Art in Non Contact Sensing for COVID-19 [9.658514673601326]
SARS-CoV-2によって引き起こされた新型コロナウイルス(COVID-19)は、最近世界的なパンデミックを引き起こしている。世界中の政府は、感染拡大を抑えるため、自宅に留まるよう国民に指示している。新型コロナウイルスの感染拡大を抑える目的は、病院での感染を防ぐことである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-28T11:18:38Z)
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)
Trust and Transparency in Contact Tracing Applications [81.07729301514182]
世界的な新型コロナウイルスの感染拡大で、新型コロナウイルスの感染拡大を抑える取り組みが進められている。これらの取り組みの1つは、感染した人への暴露を通じて病気を発症するリスクがある人を特定するために接触追跡を使用することである。人間の接触トレーサの作業を補うために、デジタル接触追跡ソリューションの開発と利用に大きな関心が寄せられている。これらのアプリケーションによる機密性の高い個人情報の収集と利用は、これらのソリューションに有利な関心を持つステークホルダーグループによる多くの懸念につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T20:29:24Z)
COVID-DA: Deep Domain Adaptation from Typical Pneumonia to COVID-19 [92.4955073477381]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行はすでに何百万人もの人々に感染しており、今でも世界中で急速に拡大している。近年,ディープラーニングを効果的なコンピュータ支援手法として利用し,診断効率を向上している。本稿では,新たな深部ドメイン適応手法,すなわちCOVID-DAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-30T03:13:40Z)
Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against COVID-19 [59.30734371401316]
世界保健機関(WHO)は、SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスの感染をパンデミックと宣言した。我々は、機械学習と、より広範に、人工知能を用いた最近の研究の概要を、新型コロナウイルス危機の多くの側面に取り組むために提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-25T12:30:33Z)

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。