Monge: Geographic Monitor of Diseases
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http://hdl.handle.net/10045/81366
Title: | Monge: Geographic Monitor of Diseases |
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Other Titles: | Monge: Monitor Geográfico de Enfermedades |
Authors: | 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 |
Keywords: | Natural language processing | Web application | Social monitoring | Twitter | Word embeddings | Procesamiento del lenguaje natural | Aplicación web | Monitorización social |
Knowledge Area: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Issue Date: | Sep-2018 |
Publisher: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Citation: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2018, 61: 193-196. doi:10.26342/2018-61-30 |
Abstract: | 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. |
Sponsor: | 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 |
Language: | eng |
Type: | info:eu-repo/semantics/article |
Rights: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Peer Review: | si |
Publisher version: | https://doi.org/10.26342/2018-61-30 |
Appears in Collections: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 61 (2018) |
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