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  1. 02 情報科学
  2. 02 国際会議論文

Assessing Authenticity and Anonymity of Synthetic User-generated Content in the Medical Domain

http://hdl.handle.net/10061/0002000979
http://hdl.handle.net/10061/0002000979
bec091a5-914d-4312-bd63-44a13b266398
アイテムタイプ 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2025-05-30
タイトル
タイトル Assessing Authenticity and Anonymity of Synthetic User-generated Content in the Medical Domain
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ conference paper
アクセス権
アクセス権 open access
著者 Nishiyama, Tomohiro

× Nishiyama, Tomohiro

en Nishiyama, Tomohiro

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Reithel, Lisa

× Reithel, Lisa

en Reithel, Lisa

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Roller, Rolland

× Roller, Rolland

en Roller, Rolland

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Zweigenbaum, Pierre

× Zweigenbaum, Pierre

en Zweigenbaum, Pierre

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荒牧, 英治

× 荒牧, 英治

ja 荒牧, 英治

ja-Kana アラマキ, エイジ

en Aramaki, Eiji

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Since medical text cannot be shared easily due to privacy concerns, synthetic data bears much potential for natural language processing applications. In the context of social media and user-generated messages about drug intake and adverse drug effects, this work presents different methods to examine the authenticity of synthetic text. We conclude that the generated tweets are untraceable and show enough authenticity from the medical point of view to be used as a replacement for a real Twitter corpus. However, original data might still be the preferred choice as they contain much more diversity.
書誌情報 en : Proceedings of the Workshop on Computational Approaches to Language Data Pseudonymization (CALD-pseudo 2024)

p. 8-17, 発行日 2024-03-21
会議情報
会議名 In Proceedings of the Workshop on Computational Approaches to Language Data Pseudonymization (CALD-pseudo 2024)
開始年 2024
開始月 03
開始日 21
終了年 2024
終了月 03
終了日 21
開催地 St. Julian’s
開催国 MLT
出版者
出版者 Association for Computational Linguistics
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://aclanthology.org/2024.caldpseudo-1.2/
権利
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 $00A92024 Association for Computational Linguistics
著者版フラグ
出版タイプ NA
助成情報
助成機関名 NCGM
研究課題番号 JPJ012425
研究課題名 Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program (SIP) on “Integrated Health Care System”
助成情報
助成機関名 Japan Science and Technology Agency(JST)
研究課題番号 JPMJCR20G9
研究課題名 医薬品安全性監視のための言語を超えた知識強化情報抽出(KEEPHA)
助成情報
助成機関名 Agence Nationale de la Recherche(ANR)
研究課題番号 ANR-20-IADJ-0005-01
助成情報
助成機関名 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
研究課題番号 DFG-442445488
研究課題名 Mehrsprachige wissensverbesserte Informationsextraktion f$00FCr die Pharmakovigilanz
助成情報
助成機関名 German Federal Ministry of Education and Research
研究課題番号 BIFOLD24B
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Ver.1 2025-05-30 05:31:43.599074
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