Электронный архив

Automated prediction of demographic information from medical user reviews

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Tutubalina E.
dc.contributor.author Nikolenko S.
dc.date.accessioned 2018-09-19T20:29:49Z
dc.date.available 2018-09-19T20:29:49Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.issn 0302-9743
dc.identifier.uri https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/142961
dc.description.abstract © 2017, Springer International Publishing AG.The advent of personalized medicine and wide-scale drug tests has led to the development of methods intended to automatically mine and extract information regarding drug reactions from user reviews. For medical purposes, it is often important to know demographic information on the authors of these reviews; however, existing studies usually either presuppose that this information is available or disregard the issue. We study automatic mining of demographic information from user-generated texts, comparing modern natural language processing techniques, including extensions of topic models and deep neural networks, for this problem on datasets mined from health-related web sites.
dc.relation.ispartofseries Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
dc.title Automated prediction of demographic information from medical user reviews
dc.type Conference Paper
dc.relation.ispartofseries-volume 10089 LNAI
dc.collection Публикации сотрудников КФУ
dc.relation.startpage 174
dc.source.id SCOPUS03029743-2017-10089-SID85018433898


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

  • Публикации сотрудников КФУ Scopus [24551]
    Коллекция содержит публикации сотрудников Казанского федерального (до 2010 года Казанского государственного) университета, проиндексированные в БД Scopus, начиная с 1970г.

Показать сокращенную информацию

Поиск в электронном архиве


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись

Статистика