ペスト・ドット・テキスト:第3ペスト・パンデミック(1894~1952)のテキストマイニングと発生報告のアノテーション【JST・京大機械翻訳】

Casey Arlene; Bennett Mike; Tobin Richard; Grover Claire; Walker Iona; Engelmann Lukas; Alex Beatrice

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218596265430 整理番号：21P0023756

ペスト・ドット・テキスト:第3ペスト・パンデミック(1894~1952)のテキストマイニングと発生報告のアノテーション【JST・京大機械翻訳】

Plague Dot Text: Text mining and annotation of outbreak reports of the Third Plague Pandemic (1894-1952)

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発行年： 2020年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

人口の病気を支配するモデルの設計は,過去の流行から収集した情報とデータに一般的に構築されている。しかし,流行発生は統計データだけでは捉えられないが,経験的観察によって支援されたナラティブによって伝達される。アウトブレイク報告は,原因,ベクターおよび潜在的介入への洞察を推論するために,個体群,位置および疾患の間の相関を考察する。これらのナラティブによる問題は,通常,一貫した構造あるいは強い規律の欠如であり,より大きなコーパスにおける形式的解析を妨げる。著者らの学際的研究は,テキストマイニングと手動注釈を通して,このナラティブ情報を抽出,構造するためのコーパスを構築する方法を評価する3番目のペストパンデミック(1894~1952)からの100以上の報告を調査する。本論文では,著者らの進行中の探索プロジェクトの進歩について論じ,テキストキャプチャを改善するために,いかに光特性認識(OCR)法を強化し,このアプローチをナラティブに構造化し,報告における関連エンティティを同定する。構造化コーパスはSolrにより利用可能であり,例えば概念の同定のために,将来の研究のための全収集を通して探索と分析を可能にした。構文的カテゴリー依存コーパス統計の結果として,性別に関する因果関係と差異の特徴の予備的可視化を示した。著者らの目標は,地球周辺の第三のペストパンデミックの疫学を理解するために用いられる最も重要な概念のいくつかの構造説明を開発することである。コーパスは,研究者が,初期20世紀におけるペストのグローバルな疫学的考察への深い洞察を,まとめることを,研究者に分析することを可能にする。【JST・京大機械翻訳】

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