利用基于上下文的 Twitter 嵌入检测 COVID-19 新发症状
计算与语言
2020-11-10 v1 人机交互
社会与信息网络
摘要
本文提出一种基于迭代图的方法，用于检测似乎正在演变的 COVID-19 的症状。更一般地，该方法可应用于在大型不平衡语料库（例如所有提及 #COVID-19 的推文）中寻找上下文特定词与文本（如症状提及）。鉴于 COVID-19 的新颖性，我们还测试了所提方法是否能推广到检测药物不良反应（ADR）的问题。我们发现，应用于 Twitter 数据的方法能够在疾病控制与预防中心（CDC）报告之前大幅提前检测到症状提及。
引用
@article{arxiv.2011.03983,
title = {Detecting Emerging Symptoms of COVID-19 using Context-based Twitter Embeddings},
author = {Roshan Santosh and H. Andrew Schwartz and Johannes C. Eichstaedt and Lyle H. Ungar and Sharath C. Guntuku},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03983},
year = {2020}
}
备注
In proceedings of EMNLP 2020 (Empirical Methods in NLP) workshop on COVID-19