Med den senaste tidens ökande popularitet och omfattning av sociala medier, finns ett växande behov av system som kan extrahera användbar information från enorma mängder data. Vi tar upp frågan om att upptäcka influensaepidemier. För det första, det föreslagna systemet extraherar influensarelaterade tweets med Twitter API. Sedan, bara tweets som nämner faktiska influensapatienter extraheras av stödvektorn maskin (SVM) baserad klassificerare. Experimentresultaten visar genomförbarheten av den föreslagna metoden (0.89 korrelation till guldstandarden). I synnerhet vid utbrottet och den tidiga spridningen (tidigt epidemiskt stadium) visar den föreslagna metoden en hög korrelation (0,97) som överträffar de senaste metoderna. Detta dokument beskriver att Twitter texter speglar den verkliga världen, och att NLP-tekniker kan tillämpas för att extrahera endast tweets som innehåller användbar information.
REF tillämpade en Support Vector Machine (SVM) för att skilja influensarelaterade tweets från tweets som är irrelevanta.
Twitter Catches The Flu: Detecting Influenza Epidemics using Twitter
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}