Traditionell sjukdomsövervakning kan utökas med en mängd olika källor i realtid såsom nyheter och sociala medier. Dessa källor är dock i allmänhet ostrukturerade och uppbyggnaden av övervakningsverktyg såsom taxonomiska korrelationer och kartläggning av spår kräver omfattande övervakning av människor. I denna uppsats motiverar vi en sjukdom vokabulärdriven ord 2vek modell (Dis2Vec) att modellera sjukdomar och grundläggande attribut som ord inbäddningar från HealthKarta nyheter corpus. Vi använder dessa ord inbäddningar för att automatiskt skapa sjukdom taxonomier och utvärdera vår modell mot motsvarande mänskliga kommenterade taxonomier. Vi jämför våra modellaccuracies mot flera toppmoderna ord 2vec metoder. Våra resultat visar att Dis2Vec överträffar traditionella distribuerade vektor representationer i sin förmåga att troget fånga taxonomiska attribut över olika kategorier av sjukdomar såsom endemiska, framväxande och sällsynta.
Ghosh m.fl. REF föreslog Dis2Vec modell, som bygger på ord 2vek modell för sjukdomsspecifika ord inbäddning från nyheter corpus att generera sjukdom taxonomier.
Characterizing Diseases from Unstructured Text: A Vocabulary Driven Word2vec Approach
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}