Monge: Geographic Monitor of Diseases

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dc.contributor.authorJiménez Zafra, Salud M.-
dc.contributor.authorPlaza-del-Arco, Flor Miriam-
dc.contributor.authorGarcía Cumbreras, Miguel Ángel-
dc.contributor.authorMolina González, M. Dolores-
dc.contributor.authorUreña López, Luis Alfonso-
dc.contributor.authorMartín Valdivia, María Teresa-
dc.date.accessioned2018-10-03T12:16:25Z-
dc.date.available2018-10-03T12:16:25Z-
dc.date.issued2018-09-
dc.identifier.citationProcesamiento del Lenguaje Natural. 2018, 61: 193-196. doi:10.26342/2018-61-30es_ES
dc.identifier.issn1135-5948-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/81366-
dc.description.abstractMonge 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.es_ES
dc.description.abstractMonge 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.es_ES
dc.description.sponsorshipThis 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.es_ES
dc.languageenges_ES
dc.publisherSociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturales_ES
dc.rights© Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturales_ES
dc.subjectNatural language processinges_ES
dc.subjectWeb applicationes_ES
dc.subjectSocial monitoringes_ES
dc.subjectTwitteres_ES
dc.subjectWord embeddingses_ES
dc.subjectProcesamiento del lenguaje naturales_ES
dc.subjectAplicación webes_ES
dc.subjectMonitorización sociales_ES
dc.subject.otherLenguajes y Sistemas Informáticoses_ES
dc.titleMonge: Geographic Monitor of Diseaseses_ES
dc.title.alternativeMonge: Monitor Geográfico de Enfermedadeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.peerreviewedsies_ES
dc.identifier.doi10.26342/2018-61-30-
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.26342/2018-61-30es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Appears in Collections:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 61 (2018)

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