A Prior Knowledge Based Neural Attention Model for Opioid Topic Identification
Yao, Riheng1,2,3; Li, Qiudan1,3; Wei-Hsuan Lo-Ciganic4; Zeng, Daniel Dajun1,2,3
2019-09-05
会议名称2019 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI)
会议日期1-3 July 2019
会议地点Shenzhen, China
摘要

The opioid epidemic has become a serious public health crisis in the United States. Social media sources such as Reddit containing user-generated content may be a valuable safety surveillance platform to evaluate discussions discerning opioid use. This paper proposes a prior knowledge based neural attention model for opioid topics identification, which considers prior knowledge with attention mechanism. Experimental results on a real-world dataset show that our model can extract coherent topics, the identified less discussed but important topics provide more comprehensive information for opioid safety surveillance.

关键词prior knowledge attention opioid topic
收录类别EI
语种英语
七大方向——子方向分类自然语言处理
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/39037
专题多模态人工智能系统全国重点实验室_互联网大数据与信息安全
作者单位1.The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
2.University of Chinese Academy of Sciences
3.Shenzhen Artificial Intelligence and Data Science Institute
4.Department of Pharmaceutical Outcomes & Policy, University of Florida
第一作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Yao, Riheng,Li, Qiudan,Wei-Hsuan Lo-Ciganic,et al. A Prior Knowledge Based Neural Attention Model for Opioid Topic Identification[C],2019.
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