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在抗Covid-19的斗争中,医疗专业人员正在转向不太可能的盟友 - 利用称为文本挖掘的过程的计算机科学家来获得对病毒的竞争优势。

许多人已经在争取AI的帮助下跟踪Covid-19的传播比如,识别高危人群并开发药物。现在,一群公民科学家正在使用人工智能筛选数千种冠状病毒研究论文而Glean重要的见解。

分析这么多数据是一项艰巨的任务,在时间紧迫的情况下是不容易完成的。在处理超大数据集时,单靠人类是很难有效地分析和分类所有信息的。

什么是文本挖掘?

文本挖掘是分析大型数据集以揭示主题的过程。根据博士教司,“这需要复杂的分析工具,该工具将文本进行处理,以便收集特定的关键字或关键数据点。”文本挖掘的其他名称是文本分析或文本数据挖掘。

文本挖掘被数据科学家和其他人用来过滤大量的文本,这些文本对于人类来说需要很长时间来组织。这个过程与数据挖掘但仅关注文本材料。

文本分析利用人工智能和自然语言处理来发现许多源之间的共性。它运行算法来分类数据,并使用分析模型来识别模式。

公民科学家支持那些在前线的人

在竞争时,科学家和医疗专业人员目前面临的时间,文本分析可以在帮助找到他们需要战斗和治愈新的冠状病毒的信息方面发挥关键作用。为了帮助筛选通过无数的可用研究,这些实体呼吁任何有能力构建机器学习工具的人帮助。

白宫,以及乔治州大学安全和新兴技术,微软和国家医学图书馆的Chan Zuckerberg倡议和陈藏族倡议。数据集超过57,000个与Covid-19有关的学术文章。

“科学家基本上处理了洪水的信息......跟上研究会很难。”

Subbarao Kambhampati.

这款名为“CORD-19”的软件已向全球研究机构开放,一些公民科学家正抓住这个机会提供支持。这些组织正在利用竞争平台Kaggle,一个数据科学家的在线社区,呼吁愿意提供帮助的个人采取行动。

他们要求任何有文本挖掘技能的人帮助整理这些文章,希望发现任何可能回答关键问题的信息,以帮助抗击COVID-19。

人工智能基金会首席人工智能官Subbarao Kambhampati解释了招募这些人的必要性。“科学家们实际上是在处理海量的信息。有太多的论文要发表了,要跟上研究的进度是非常困难的。我们不想重复别人已经做过的事情。”

斗争中的秘密武器与covid-19

马克西姆·埃伦(Maksim Eren)是一名公民科学家,他抓住机会将自己的技能运用到这场战斗中。他创建了一个工具,可以将类似的文章聚集在一起,这样科学家和研究人员就可以查看更小、更具体的研究小组。

Eren解释道:“由于我们正在应用机器学习算法,它们可能能够看到人类无法看到的模式。”

这些数据群收集和组织关于空气传播病毒的科学和诸如口罩等工具的使用等主题的信息。这种文献聚集有助于确保科学家不是简单地重新做以前的研究,而是建立在其他人以前工作的基础上。

Eren的文学集群有助于确保科学家们没有重做以前的研究,而是建立在别人的工作。

为了激励像Eren这样的个人,Kaggle赞助了一个每项任务奖励1,000元对于赢家,其提交是在会议评估标准时最好的。然后,获胜者可以选择获得奖励作为货币付款或收到其作为Covid-19努力的慈善捐款。

Kaggle以前也举办过类似的比赛,比如一个旨在发现更好的宫颈癌筛查方法的比赛。然而,这些都是长期的,不那么紧迫的时间框架。由于新冠肺炎疫情的特殊性,本次比赛是竞争对手面临的最大、最紧迫的挑战。

共同努力打击病毒

科学家和医学专业人士站在这场全球大流行病的前线,但他们无法单打独斗。像Eren这样的公民科学家提供的支持,有可能在获得对抗病毒传播的杠杆作用方面发挥关键作用。

问题不是缺乏关于病毒的信息。相反,它是试图浏览数据的人的过度信息,因此eren等计算机科学家提供了宝贵的服务。

的使用人工智能文本挖掘是帮助在一小部分上占据了人类的一小部分中的数万种研究论文。这些人的工作是英雄的不列法,可以成为理解和结束Covid-19的斗争中的强势力量。

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