基于文本的疫情情报综述：计算语言学视角
计算与语言
2019-03-15 v1 社会与信息网络
摘要
疫情情报利用正式(如医院记录)与非正式(如网络上用户生成文本)信息源检测疾病暴发。在本综述中，我们讨论使用文本数据集的疫情情报方法，称之为“基于文本的疫情情报”。我们将过往工作按两大类审视：健康提及分类(从大量文本中筛选相关文本)与健康事件检测(从相关文本集合中预测疫情事件)。我们讨论的重点是这两类中的底层计算语言学技术。该综述还提供了疫情情报中标注技术、资源与评估策略的最先进详情。
引用
@article{arxiv.1903.05801,
title = {Survey of Text-based Epidemic Intelligence: A Computational Linguistic Perspective},
author = {Aditya Joshi and Sarvnaz Karimi and Ross Sparks and Cecile Paris and C Raina MacIntyre},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.05801},
year = {2019}
}
备注
This paper is under review at ACM Computing Surveys. This version of the paper does not use the ACM Computing Surveys stylesheet. This arXiv version is to solicit feedback