Miljontals användare delar med sig av sina erfarenheter på sociala medier, som t.ex. Twitter, som i sin tur genererar värdefulla data för folkhälsoövervakning, digital epidemiologi och andra analyser av befolkningens hälsa på global nivå. Den första, kritiska, uppgiften för dessa applikationer är att klassificera om en personlig hälsohändelse nämndes, som vi kallar (PHM ) problemet. Denna uppgift är utmanande av många skäl, inklusive typiskt korta sociala medier inlägg, uppfinningsrika stavning och lexikon, och bildspråk, inklusive hyperbole använder sjukdomar som "hjärtattack" eller "cancer" för betoning, och inte som en hälso-självrapport. Detta problem är ännu mer utmanande för sällan rapporterade, eller ofta men tvetydigt uttryckta tillstånd, såsom "stroke". För att ta itu med detta problem föreslår vi en allmän, robust metod för att upptäcka PHM i sociala medier, som vi kallar WESPAD, som kombinerar lexiska, syntaktiska, ordinbäddande-baserade och kontextbaserade funktioner. WESPAD kan generalisera från några exempel genom att automatiskt förvränga ordet inbädda utrymme för att mest effektivt upptäcka den sanna hälsa nämner. Till skillnad från tidigare föreslagna toppmoderna övervakade och djuplärande tekniker, WESPAD kräver relativt lite utbildningsdata, vilket gör det möjligt att med minimal ansträngning anpassa sig till varje ny sjukdom och tillstånd. Vi utvärderar WESPAD på både ett etablerat offentligt tillgängligt referensvärde för influensadetektering, och på en ny datauppsättning som vi har konstruerat med omnämnanden av flera hälsoförhållanden. Våra experiment visar att WESPAD överträffar baslinjerna och toppmoderna metoder, särskilt i fall där antalet och andelen äkta hälsa som nämns i träningsdata är liten.
Mer nyligen, REF ) utvecklat ett system som kallas WESPAD som kombinerar lexiska, syntaktiska, ord inbäddning-baserade, och kontextbaserade funktioner.
Did You Really Just Have a Heart Attack? Towards Robust Detection of Personal Health Mentions in Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}