基于主题模型的非药物干预发现
计算与语言
2020-09-30 v1 机器学习
摘要
我们考虑在演变中的 COVID-19 大流行期间发现非药物干预类别的任务。我们在具有国家和国际范围的两个语料库上探索主题建模。与人工干预标签相比，这些模型发现了现有类别，同时减少了所需的人工工作量。
引用
@article{arxiv.2009.13602,
title = {Non-Pharmaceutical Intervention Discovery with Topic Modeling},
author = {Jonathan Smith and Borna Ghotbi and Seungeun Yi and Mahboobeh Parsapoor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.13602},
year = {2020}
}
备注
ML for Global Health (ICML 2020 Workshop)