Bakgrund: Tidigare studier har visat att epidemiologiskt resonemang behöver en finkornig modellering av händelser, särskilt deras rumsliga och tidsmässiga attribut. Medan temporal analys av händelser har studerats intensivt, har mycket mindre uppmärksamhet ägnats åt deras rumsliga analys. Denna artikel syftar till att fylla gapet avseende automatisk händelse-spatial attributanalys för att stödja hälsoövervakning och epidemiologiskt resonemang. Resultat: I detta arbete föreslår vi en metod som ger en detaljerad analys av varje händelse som rapporteras i nyhetsartiklar för att återställa de mest specifika platser där det inträffar. Olika egenskaper för att känna igen rumsliga attribut av händelserna studerades och införlivades i de modeller som tränades av flera maskininlärning tekniker. Den bästa prestandan för rumslig attributigenkänning är mycket lovande; 85,9% F-poäng (86,75% precision/85,1% recall). Slutsatser: Vi utökade vårt arbete med händelse-spatial attributigenkänning genom att fokusera på maskininlärning tekniker, som är CRF, SVM, och beslut träd. Vår strategi undvek den kostsamma utvecklingen av en extern kunskapsbas genom att använda de funktionskällor som kan förvärvas lokalt från det analyserade dokumentet. Resultaten visade att CRF-modellen gjorde det bästa. Vår studie visade att närmaste plats och tidigare händelse plats är de viktigaste funktionerna för CRF och SVM-modellen, medan platsen extraheras från verbets ämne är den viktigaste för beslut trädmodellen.
Chanlekha Ref föreslog en metod för att återställa den mest specifika plats där utbrottet av infektionssjukdomar inträffade.
Analysis of syntactic and semantic features for fine-grained event-spatial understanding in outbreak news reports
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}