Mar, 2022

使用医学自然语言处理理解 COVID-19 新闻报道

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TL;DR本研究使用 Spark NLP for Healthcare 库中的临床和生物医学自然语言处理模型对 CNN 和 The Guardian 的新闻出版物进行分析，以探究 COVID-19 在这些媒体组织中的报道偏见，以及如何通过具体的医学概念与多种人口统计学数据的相关性把握这些报道的变化、患者所感受到的药品和疫苗的不良事件的情况，并进一步研究药品和疫苗制造商受到媒体报道的影响，得到疫苗犹豫等问题的关注度。
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发现论文，激发创造
  • 使用 Spark NLP 优化 COVID-19 研究的临床文档理解

    该研究构建了一个临床文本挖掘系统，利用命名实体识别和深度学习模型优化了现有技术，能够从 COVID-19 研究数据集中提取潜在趋势和洞见，支持分布式集群计算以及新增实体类型或人类语言训练模型无需编程。

    Dec, 2020

  • COVID-19 期间报纸文章情感分析的大型语言模型：卫报

    在 COVID-19 期间，对 The Guardian 报纸的情感分析显示出负面情绪的主导地位，包括悲伤、烦躁、焦虑和否认，与社交媒体情感分析的结果存在差异，表明社交媒体提供了更多样化的情绪反映。

    May, 2024

  • 利用自然语言处理在 YouTube 上进行公共卫生筛查：COVID-19 案例研究

    本研究旨在探讨使用 NLP 技术，对 YouTube vlogs 中关于 COVID-19 诊断的内容进行识别和分析。结果显示，在 96.46％的视频中，患者讨论了一般术语，而在 95.45％的视频中，人们谈到了 COVID-19 的症状。LDA 主题建模的结果也产生了成功捕获关键主题以及内容的话题，有助于公共卫生从业员提高应对流行病以及有效应对公共卫生风险的能力。

    Jun, 2023

  • 全球 COVID-19 信息聚合系统

    本文介绍了一个建立在可靠的 COVID-19 网站数据集基础上的、面向世界各地用户的信息汇聚系统，该系统可帮助用户查找各地的 COVID-19 相关新闻，并通过神经机器翻译和基于 BERT 的主题分类器帮助用户高效地获取自己感兴趣的信息。

    Jul, 2020

  • 利用文本挖掘技术进行 COVID-19 文献挖掘和检索

    使用 NLP 技术，如词袋、平均词向量、平均 BERT 基础模型和 Tf-Idf 加权词向量模型，结合余弦相似度算法，在 CORD-19 数据集中找出与 COVID-19 主题有关的研究文献。

    May, 2022

  • 审视欧洲媒体对 Covid-19 不打疫苗运动的报道：一种 NLP 框架

    通过机器学习和自然语言处理技术，研究认为欧洲传统媒体积极反对社交媒体上流传的各种谣言，批评反疫苗运动，无视报纸的政治倾向性，这证实了高质量的新闻媒体在信息生态中的重要地位。

    Apr, 2023

  • 利用机器学习和自然语言处理方法来研究 COVID-19 研究的时间演变

    本研究通过多种数据源建立了多个机器学习模型对当前 COVID-19 研究场景进行了表征，包括识别潜在主题、分析出版物相似性和情感。结果表明 PubMed 和 ArXiv 中的研究类型存在显著区别，前者在 COVID-19 相关问题的多样性方面具有更大的多样性，后者则更关注预测 / 诊断 COVID-19 的智能系统 / 工具。研究团队对高危人群和并发症患者的特别关注也得到了证实。

    Jul, 2020

  • 从生物医学文献中检测 COVID-19 药物疗效声称的矛盾

    本文旨在探讨 NLP 模型如何帮助领域专家整理和理解复杂的 COVID-19 药物疗效相关文献。我们利用自己创建的 NLI 数据集结合已有数据集，使用自然语言推断技术来自动地识别关于 COVID-19 药物疗效的矛盾陈述，得出有价值的调查工具，并提供了一份 hydroxychloroquine 和 remdisivir 的案例研究。

    Dec, 2022

  • 利用 GPT 进行反事实新闻报道的 COVID 那个不是

    本文探索了利用大型语言模型评估人类对真实世界事件的解释。为此，我们使用在 2020 年之前进行训练的语言模型，根据疫情期间实际文章的标题人工生成了有关 COVID-19 的新闻文章。我们将我们人工生成的语料库的风格特征与新闻语料库进行比较，并发现我们生成的文章在 COVID-19 方面表现出更为消极的态度，且明显较少涉及地缘政治框架。我们的方法和结果对通过文本生成实现大规模文化进程模拟的研究者来说具有重要意义。

    Oct, 2022

  • 与 SARS-CoV-2 和 COVID-19 相关的生物医学自然语言处理的英语词典、金标准语料库和银标准语料库

    本文介绍了一种自然语言处理工具包，其包括疾病、病毒、症状、蛋白质 / 基因、细胞类型、化学和物种等字典，以及使用这些字典生成的标准语料库，可用于训练和评价 COVID-19 相关的 NLP 工具和文本挖掘。该工具包可以用于疫情相关的各种文本分析任务，并且已经被用于创建 COVID-19 知识图谱，研究 COVID-19 相关术语的可变性与演化以及开发和基准测试文本挖掘工具。

    Mar, 2020