Hälso- och sjukvård på nätet är en värdefull informationskälla för patienter och läkare. Sådana användargenererade resurser plågas dock ofta av felaktigheter och felaktig information. I detta arbete föreslår vi en metod för att automatiskt fastställa trovärdigheten hos användargenererade medicinska uttalanden och trovärdigheten hos deras författare genom att utnyttja språkliga signaler och avlägsna övervakning från expertkällor. I detta syfte introducerar vi en probabilistisk grafisk modell som tillsammans lär användaren pålitlighet, uttalande trovärdighet, och språk objektivitet. Vi tillämpar denna metod för att extrahera sällsynta eller okända biverkningar av medicinska läkemedel - detta är ett av de problem där storskaliga icke-expert data har potential att komplettera expert medicinsk kunskap. Vi visar att vår metod på ett tillförlitligt sätt kan extrahera biverkningar och filtrera bort falska påståenden, samtidigt som vi identifierar pålitliga användare som sannolikt kommer att bidra med värdefull medicinsk information.
I REF föreslås en metod för att gemensamt lära användaren pålitlighet, uttalande trovärdighet, och språk objektivitet i online hälsa samhällen.
People on drugs: credibility of user statements in health communities
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}