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J-GLOBAL ID：202202259258356816   整理番号：22A0226037

セマンティックアノテーションのための医療社会ネットワークコンテンツマイニング【JST・京大機械翻訳】

Medical social networks content mining for a semantic annotation

著者 (3件)： Ayadi Mouhamed Gaith (Department of Computer Sciences, ISG, BESTMOD, Tunis, Tunisia) ,  Bouslimi Riadh (Department of Computer Sciences, ISG, BESTMOD, Tunis, Tunisia) ,  Akaichi Jalel (Department of Computer Sciences, ISG, BESTMOD, Tunis, Tunisia)
資料名： Social Network Analysis and Mining  (Social Network Analysis and Mining)
巻： 12  号： 1  ページ： 17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4952A  ISSN： 1869-5469  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 健康関連ソーシャルネットワーキング(HSNs)プラットフォームの加入者間の相互作用は,それらの医用画像をアップロードすることを可能にして,大量のマルチメディアコンテンツの生産と共有を増加させる。これらの画像は,観察,コメントおよび健康診断を直ちに記述する様々な多言語表現における通信の中心になる。この交換の一部として,これらの空間は加入者生成情報の貴重な情報源である。さらに,利用可能なコンテンツの多様性により,関連情報を調査することは,加入者を可能にする未解決の問題である。したがって,この内容から情報と獲得を引き出すために,新しいメカニズムに取組むことが重要である。この目的のために,利用可能な医療内容の概観を得るために,健康関連情報の内容分析モデルを実行した。テキスト材料から適切な用語と概念を引き出すための意味的用語ベースアプローチを示した。結果として,顕著な抽出用語とキーワードが適用され,次に,SNサイトを通して適切な探索タスクにユーザを指示するために,医用画像に注釈を与える。それで,この解析方法は,この状況をカバーして,処理するために,統計的方法および外部多言語意味資源に基づくアルゴリズムに集中した。また,検索機能の有効性低下を引き起こすそのようなあいまいさを扱うことが重要である。本研究では,一連の実験を行ない,いくつかの既存モデルと比較した。実験結果は,提示したモデルが,性能と満足に関して,より良い発見を有することを確実にした。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  情報源 ,  統計的方法 ,  健康診断 ,  医用画像 ,  有効性 ,  曖昧さ ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 内容分析 ,  マルチメディアコンテンツ ,  多言語 ,  *社会的ネットワーク ,  ソーシャルネットワーキング ,  *セマンティックアノテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 健康情報 ,  医療社会ネットワーク ,  意味指標化 ,  多言語混合アプローチ ,  MeShシソーラス

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： セマンティックアノテーション ,  医療 ,  社会