Ключевое слово: «извлечение терминов»

Исследование трендов развития медицинской терминологии на основе анализа текстов естественного языка
Абрамова А. А., Коровин А. С., Горячев В. О., Карпушин Е. В. Исследование трендов развития медицинской терминологии на основе анализа текстов естественного языка // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2022. – . – URL: http://e-koncept.ru/2022/0.htm
DOI 10.52376/978-5-907623-36-1_731
Авторы: А. А. Абрамова, А. С. Коровин, В. О. Горячев, Е. В. Карпушин
В данной статье описан проект построения мультимодальной медицинской системы (ММИС). В основе проекта разработки ММИС лежит идея анализа эволюции медицинской терминологии [1, 7]. Основная суть данной идеи заключается в выгрузке данных их медицинской электронной библиотеки PubMed, формировании корпуса текстов на основе поискового запроса, анализе выгруженных текстов, выделении потенциально новых медицинских терминов и формировании словаря терминов. На основе словаря терминов исследуется изменение терминологии, строятся тренды изменений терминологии, тренды изменения интереса к терминологии.
Ключевые слова: термин, тренды, анализ текстов, извлечение терминов, именованные сущности
Анализ тональности высказываний о коронавирусе в Твиттере
Хакимова А. Х., Золотарев О. В., Коровин А. С., Домнина М. С., Золотарева В. П. Анализ тональности высказываний о коронавирусе в Твиттере // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2022. – . – URL: http://e-koncept.ru/2022/0.htm
DOI 10.52376/978-5-907623-36-1_796
Авторы: А. Х. Хакимова, О. В. Золотарев, А. С. Коровин, М. С. Домнина, В. П. Золотарева
В статье проведено исследование социальной сети Твиттер как источника важной информации для общественного здравоохранения. Выявлены и описаны потенциально тональные слова социально-психологической тематики из русскоязычных сообщений в Твиттере. Семантический анализ текста проводился при помощи программы Адвего. Особое внимание уделено общей оценке эмоциональности контента, для выявления которой авторы предлагают ввести индекс концептуальной значимости. Авторы пришли к выводу о возможности улавливать настроения пользователей практически в реальном времени, что может оказать важную помощь правительству, частным организациям и общественности с информацией в ходе пандемий.
Ключевые слова: облако слов, твиттер, коронавирус, извлечение терминов, сообщения социальных сетей, тональность высказывания