关于COVID-19,MERS和SARS的文献概述:使用文本挖掘和潜在的迪里克莱特分配
Xian Cheng1, Qiang Cao2, Stephen Shaoyi Liao2
1Business School, Sichuan University, China.
Journal of information science
|April 11, 2024
概括
信息科学家可以使用文本挖掘和主题建模来分析COVID-19,MERS和SARS研究. 这种方法有助于医学界了解冠状病毒文献中的关键主题和关系.
科学领域:
- 信息科学 信息科学 信息科学
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 随着COVID-19的蔓延,全球公共卫生面临着重大挑战.
- 在卫生危机期间,信息科学专家对于支持医疗和卫生社区至关重要.
- 有效管理大量的科学文献对于打击流行病至关重要.
研究的目的:
- 展示信息专家如何使用文本挖掘来支持健康和医疗社区.
- 提供与冠状病毒疾病 (COVID-19,MERS,SARS) 相关的研究主题的概述.
- 为了促进有用信息的提取和理解冠状病毒文献中的相互关系.
主要方法:
- 文本挖掘技术的应用.
- 使用潜伏的迪里克莱特分配 (LDA) 程序进行主题建模.
- 执行网络可视化以探索主题连接.
主要成果:
- 在COVID-19,MERS和SARS文献中识别通用研究主题.
- 揭示每个主要研究主题的代表性出版物.
- 可视化主题之间的重叠,相似和不同方面.
结论:
- 信息专家可以有效地综合大量的科学文献.
- 文本挖掘和LDA为研究趋势和联系提供了宝贵的见解.
- 这种方法有助于卫生和医疗专业人员导航和利用冠状病毒研究.
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