Jun, 2023

运用深度学习简化社交媒体信息检索，为公共卫生研究提供服务

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TL;DR本研究介绍了一种基于 BERT 的命名实体识别（NER）模型，一个深度学习规范化模块以及一个半监督聚类模块构建的框架，用于从社交媒体中提取与 COVID-19 相关的症状词典，并对其进行标准化，以减少在基于社交媒体的公共卫生研究中的关键词匹配信息检索约束。
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发现论文，激发创造
  • 将字典融入神经网络结构从社交媒体中提取 COVID-19 医疗概念

    将字典信息结合神经网络架构用于自然语言处理，从在线医学论坛中提取与 COVID-19 相关的多个概念，并通过监督模型在论坛数据上达到 90% 的宏观 F1 分数，研究表明将小领域字典用于深度学习模型可以改进概念提取任务。

    Sep, 2023

  • 用户生成文本中医学概念规范化的深度神经模型

    本文使用神经网络解决医学文本中的概念标准化问题，实验结果表明神经网络能够更好地识别实体，并获得更好的语义表示。

    Jul, 2019

  • 口语文本中的实体识别

    我们研究了基于 BERT 模型的多种训练策略，旨在从口语化文本中识别出医疗领域的症状，并通过一系列实验发现了与这些训练策略相关的模型行为模式，提出了有效识别口语化文本中实体的训练策略设计原则。

    Jan, 2024

  • 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

  • 提升社交媒体内容中健康提及检测的语言模型能力的独特训练策略

    通过随机加权干扰和对比学习策略培训语言模型，并提出元预测器以区分社交媒体文本中的非健康和健康相关类别，实验证明该策略提高了语言模型的性能，元预测器在三个基准数据集上优于现有的健康提及分类预测器。

    Oct, 2023

  • 通过临床问卷学习实现简单灵活的精神障碍检测模型

    研究了使用社交媒体的语言特征来检测心理健康问题，并提出了一种能够有效利用领域知识、可被应用于其他心理障碍以及能够提供可解释检测结果的模型。

    Jun, 2023

  • 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

  • 利用基于提示的大型语言模型：通过社交媒体语言预测流行病健康决策和结果

    我们使用基于提示的语言模型引入了一种多步推理框架，以检测社交媒体语言模式与国家健康状况趋势之间的关系，通过基于角色的增量辅导（RBIC）这种基于提示的语言模型框架，系统提取来自反对 COVID-19 健康措施的子论坛讨论中的要点，然后跟踪这些要点在关键事件中的演变，并评估其对在线参与的影响，最后调查要点数量与疫苗接种率和住院率等国家卫生趋势的关联，我们的工作是首次将社交媒体语言模式与现实世界的公共卫生趋势相联系，突出了基于提示的语言模型在识别形成公共卫生传播策略基础上的关键在线讨论模式的潜力。

    Mar, 2024

  • 具有特定领域预训练语言模型的社交媒体公共卫生监测任务基准测试

    使用社交媒体上用户生成的文本数据进行公共卫生监测的研究表明，使用预训练语言模型（PLM）的进展促进了针对社交媒体上公共卫生监测任务的新模型的开发。本文介绍了一种名为 PHS-BERT 的 PLM，该模型在公共卫生监测任务上的表现优于现有的 PLMs，并在广泛的数据集上表现出鲁棒性和泛化性。

    Apr, 2022

  • 利用多模深度学习检测社交媒体上的医疗虚假信息

    本研究旨在发展一种深度学习网络，利用视觉和文本信息以检测社交媒体中具有反疫苗信息的帖子，通过新的语义和任务层注意机制和三个分支的模型，本研究在 Instagram 实时社交媒体数据集上的实验表明，模型可以实现 97% 以上的测试准确性。

    Dec, 2020