COVID-19记录的无监督文本挖掘
计算与语言
2021-10-15 v1
摘要
自冠状病毒出现以来，该疾病已在全球蔓延，并极大地改变了人类生活方式的许多方面。Twitter作为一个强大的工具，可以帮助研究人员衡量公众对COVID-19的健康反应。鉴于社交网络上数据产量巨大，自动化文本挖掘方法有助于搜索、阅读和总结有用信息。本文对现有的COVID-19医学数据集CORD-19进行了预处理，并为有监督分类任务标注了该数据集。在COVID-19大流行之际，我们为研究社区制作了一个预处理数据集。这可能有助于为COVID-19造成的一些社会干预找到新的解决方案。所述数据集的预处理版本已通过Github公开提供。
引用
@article{arxiv.2110.07357,
title = {Unsupervised Text Mining of COVID-19 Records},
author = {Mohamad Zamini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07357},
year = {2021}
}