Monge: Geographic Monitor of Diseases

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/81366
Información del item - Informació de l'item - Item information
Título: Monge: Geographic Monitor of Diseases
Título alternativo: Monge: Monitor Geográfico de Enfermedades
Autor/es: Jiménez Zafra, Salud M. | Plaza-del-Arco, Flor Miriam | García Cumbreras, Miguel Ángel | Molina González, M. Dolores | Ureña López, Luis Alfonso | Martín Valdivia, María Teresa
Palabras clave: Natural language processing | Web application | Social monitoring | Twitter | Word embeddings | Procesamiento del lenguaje natural | Aplicación web | Monitorización social
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: sep-2018
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2018, 61: 193-196. doi:10.26342/2018-61-30
Resumen: Monge is a prototype of a geographic monitor of diseases, based on tweets. After the recovering phase of tweets, located in different Spanish cities, these tweets are processed and filtered with techniques and tools of Human Language Technologies. Tweets are filtered with three criteria: location, language (Spanish and Catalan) and bag of words of diseases (generated using synonyms of WordReference and embeddings). The processed information is presented in an interactive way allowing to predict possible epidemic outbreaks of different diseases (e.g. flu, asthma). This demo could be very useful because the Centers for Disease Control and Prevention take between 1-2 weeks from the moment the patient is diagnosed until the data is available, while with this prototype a real-time monitoring of diseases is offered. | Monge es un prototipo de un monitor geográfico de enfermedades basado en tweets. Recuperando tweets localizados en distintas ciudades españolas, tanto en español como en catalán, y procesando y analizando la información con técnicas y herramientas de Tecnologías del Lenguaje Humano, permite predecir posibles brotes epidémicos de distintas enfermedades de interés general (gripe, asma, etc.). Los tweets son filtrados utilizando tres criterios: localización, idioma y bolsas de palabras de enfermedades que han sido generadas utilizando sinónimos de WordReference y embeddings. Esta demo podría ser de gran utilidad porque los Centros para el Control y la Prevención de enfermedades tardan entre 1-2 semanas desde que se diagnostica al paciente hasta que los datos están disponibles, mientras que con este prototipo se ofrece una monitorización en tiempo real.
Patrocinador/es: This work has been partially supported by a grant from the Ministerio de Educación Cultura y Deporte (MECD – scholarship FPU014/00983), Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) and REDES project (TIN2015-65136-C2-1-R) from the Spanish Government.
URI: http://hdl.handle.net/10045/81366
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2018-61-30
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.26342/2018-61-30
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 61 (2018)

Archivos en este ítem:
Archivos en este ítem:
Archivo Descripción TamañoFormato 
ThumbnailPLN_61_30.pdf1,25 MBAdobe PDFAbrir Vista previa


Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.