利用医学NLP理解COVID-19新闻报道
计算与语言
2022-03-22 v1 人工智能
摘要
作为一场全球大流行，COVID-19疫情受到了全球媒体的关注。在本研究中，我们分析了来自CNN与《卫报》——全球最具影响力的两家媒体机构——的新闻出版物。该数据集包含逾36,000篇文章，使用Spark NLP for Healthcare库中的临床与生物医学自然语言处理（NLP）模型进行分析，从而实现了比以往更深层的医学概念分析。分析涵盖关键实体与短语、观测到的偏差，以及通过将挖掘的医学症状、操作、药物与指导同常被提及的人口与职业群体相关联而得到的新闻报道随时间的变化。另一项分析针对提取的关于药物与疫苗生产商的不良药物事件，此类事件经主流新闻媒体报道会对疫苗犹豫产生影响。
引用
@article{arxiv.2203.10338,
title = {Understanding COVID-19 News Coverage using Medical NLP},
author = {Ali Emre Varol and Veysel Kocaman and Hasham Ul Haq and David Talby},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.10338},
year = {2022}
}
备注
Proceedings of the Text2Story'22 Workshop, Stavanger (Norway), 10-April-2022