文章分類と疾患モデルの融合によるソーシャルメディアからの感染症把握

• 荒牧 英治

  東京大学知の構造化センター 独立行政法人科学技術振興機構さきがけ

• 増川 佐知子

  東京大学知の構造化センター

• 森田 瑞樹

  東京大学知の構造化センター 独立行政法人医薬基盤研究所

書誌事項

タイトル別名

• Microblog-based Infectious Disease Detection using Document Classification and Infectious Disease Model
• ブンショウ ブンルイ ト シッカン モデル ノ ユウゴウ ニ ヨル ソーシャル メディア カラ ノ カンセンショウ ハアク

抄録

With the recent rise in popularity and size of social media, there is a growing need for systems that can extract useful information from this amount of data. We address an issue of detecting influenza epidemics. Although previous methods rely mainly on the frequencies of the influenza related words, such methods had suffered from the noisy tweets that do not express influenza symptoms. To deal with this problem, this study proposed two methods. First, the sentence classifier judges whether a person really catches the influenza or not. Next, the infectious model closes a time gap between the people web activity and the illness period. In the experiments, the combination of two techniques achieved the high performance (correlation coefficient 0.910 to the number of the influenza patients). This result suggests that not only natural language processing but also disease study contributes to social media based surveillance.

収録刊行物

• 自然言語処理

  自然言語処理 19 (5), 419-435, 2012

  一般社団法人　言語処理学会

キーワード

• 情報抽出
• 医療情報
• ソーシャルメディア
• 感染症モデル
• ツィッター

詳細情報

• CRID: 1390282679451722496
• NII論文ID: 10031134264
• NII書誌ID: AN10472659
• DOI: 10.5715/jnlp.19.419
• ISSN: 21858314
• ISSN: 13407619
• NDL書誌ID: 024167561
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I024167561
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/19/5/19_419/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可