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          新闻

          2017年1月26日

          研究人员开发新的方法来检测疾病爆发

          他们的论文Yelp的数据集赢得挑战

          由安里昂·里奇

          Pittsburgh skyline

          在卡内基 - 梅隆大学的事件和模式的检测实验室的研究人员赢得了Yelp的数据集挑战的第7轮的大奖有在文本分析他们的新方法来检测疾病爆发和不断上升的消费者的喜好。它们的发展可能有一天会来帮助公共卫生官员提高效率和响应健康相关的趋势,疫情和突发事件。

          由丹尼尔·尼尔的副教授,所长带领 环保署实验室 在H.J.亨氏三世大学,球队获得大奖为他们的论文“语义扫描:检测文本流微妙,空间定位事件“。

          “基于主题建模文本分析当前国家的最先进的方法是在跟踪一段时间的话题逐渐演变非常好,但是并不擅长检测新出现的主题,它将在疾病暴发是必要的,”尼尔说。

          该团队开发和集成对比的主题新的方法来建模和空间事件检测。他们使用的分析两个数据集,一个由Yelp的比赛和数据,另一个由阿勒格尼县紧急情况部门收集提供。

          “为途径的疾病监测可能会有效地捡类型的疾病暴发的对应以及到现有的综合征定义,:如‘流感样疾病’或‘胃肠疾病’,但他们将无法有效地检测新爆发罕见或症状以前看不到的模式,“奥尼尔说,世卫组织在疾病检测与部门公共卫生协作工作了十多年。

          奥尼尔和CMU的亨氏学校的同事和计算机科学学院和巴黎圣母院,一直致力于开发语义扫描方法,并自2011年环保署实验室博士生马洛里的贵族把它应用到公共卫生疾病监测数据的大学,我的合作随着北卡罗莱纳州和纽约市卫生部门检测到新的疾病暴发随着症状前所未见的模式。

          作为应用的叫喊数据集,广泛使用语义扫描可能包括一系列的电子记录,从社会媒体到公众投诉,随时随地需要存在检测新出现的模式,从预测健康需求,供给,并在专门服务的需求地理区域,并在出版物和专利热门话题。

          在Yelp的挑战数据集HAD在86000次审查和687,000用户提示649,000 2.7万家企业的信息。该数据表示夏洛特,N.C的城市。厄巴纳 - 尚佩恩分校,伊利诺伊州。亚利桑那州凤凰城;拉斯维加斯和麦迪逊威斯康星州。滑铁卢,蒙特利尔和加拿大Kitchener;德国卡尔斯鲁厄和爱丁堡,英国

          “我们知道我们有那种学者喜欢探索数据,以及相关的比赛是一个有趣的方式来宣传,并扩大我们的学者与狗吠声,搞网络”说着克里斯塔车道,喊叫工程招聘人员。

          狗吠声,对当地企业一个人群来源的网站,该数据集在2013年开始在促进精神学术界,类似于其在参与挑战 开源社区开发者.

          媒体联系方式: 肯·沃尔特斯

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