在社交媒体上发现阿片类语:Word2Vec使用Reddit数据的方法
E Holbrook1, B Wiskur1, Z Nagykaldi1
1Department of Family Medicine, OU College of Medicine, University of Oklahoma Health Sciences Center, Japan.
研究人员使用社交媒体数据开发了一种新的方法来识别毒品语,显著增加了对阿片类药物和兴奋剂提及的检测. 这有助于通过更快的监测来打击阿片类药物危机.
科学领域:
- 计算语言学 计算语言学
- 公共卫生 公共卫生
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 2021年超过8万名美国人的死亡与阿片类药物过量服用有关.
- 社交媒体提供了对药物滥用模式的见解.
- 在网上论坛上使用毒品语使物质的手动识别变得复杂.
研究的目的:
- 开发一种自动化方法来分析社交媒体上与毒品相关的言论.
- 识别和分类药物语术语,用于增强物质分析.
- 改善滥用药物的检测和监测.
主要方法:
- 使用Gensim Python库和Word2Vec进行自动编码的神经网络.
- 分析了从Reddit下载的毒品话语数据.
- 质量分析的语术语来分类讨论的药物.
主要成果:
- 该方法确定了20万个具体提到阿片类药物的药物.
- 发现了兴奋剂和阿片类药物语术语之间的实质性语义相似性.
- 与现有数据集相比,与药物相关的术语增加了200%.
结论:
- 这项研究提供了一个扩展的药物相关术语集合.
- 提供了一种用于短时间检测和监测滥用药物的新方法.
- 通过创新的数据分析,为解决阿片类药物危机做出贡献.
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