И как всегда Супер! Большое спасибо автору!
Информация о работе
Подробнее о работе
Применение модели обработки естественного языка (NLP) при проведении кластерного анализа общественного здоровья в регионах РФ
- 10 страниц
- 2025 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Аналитическая часть: Определение оснований для разработки модели
Общественное здоровье как область научных исследований и практической деятельности характеризуется интенсивным накоплением неструктурированных текстовых данных из множественных источников. К таким источникам относятся официальные отчеты Всемирной организации здравоохранения, научные публикации в профильных журналах, материалы систем эпидемиологического надзора, новостные публикации в средствах массовой информации, а также контент социальных сетей и онлайн-платформ. Эти тексты отражают ключевые аспекты общественного здоровья: динамику распространения инфекционных заболеваний, эффективность профилактических мер, включая вакцинационные программы, и общественное восприятие медицинских вмешательств. В условиях современных глобальных вызовов, таких как пандемия COVID-19, объем текстовых данных растет экспоненциально, что делает традиционные методы их обработки неадекватными. Ручной анализ подвержен субъективности, требует чрезмерных ресурсов и не обеспечивает оперативного выявления паттернов, таких как тенденции вакцинной нерешительности или региональные различия в оценке эпидемиологических рисков .
¹ Yang F. et al. Development and testing of a public health emergency intelligence analysis system based on text analysis and NLP analysis // Frontiers in Public Health. 2025.
² Text clustering based on pre-trained models and autoencoders // PMC. 2023.
³ Velupillai S. et al. Recent advances in clinical natural language processing // Journal of Biomedical Informatics. 2019.
⁴ Naeem S.B. et al. Covid-19 vaccine hesitancy: Text mining on Twitter dataset // Expert Systems with Applications. 2022.
⁵ Clinical Text Data in Machine Learning: Systematic Review // PMC. 2020.
⁶ NLP for public health surveillance // Various sources. 2025.
⁷ Challenges and opportunities for public health with NLP // PubMed. 2020.
⁸ Methuku V. NLP and AI for Public Health Intelligence // ICCK Transactions. 2025.
⁹ Khankari et al. The Growing Impact of NLP in Healthcare // PMC. 2024.
¹⁰ Muric G. et al. COVID-19 Vaccine Hesitancy on Social Media // JMIR Public Health Surveill. 2021.
¹¹ Text clustering in medical field // Frontiers in Computational Neuroscience. 2023.
¹² Bian J. et al. Evaluation of clustering methods over health-related tweets // PMC. 2022.
¹³ Advancement in public health through machine learning // Journal of Big Data. 2025.
¹⁴ Health Natural Language Processing: Methodology Development // PMC. 2021.
¹⁵ TF-IDF in text clustering applications // Various papers. 2020-2025.
¹⁶ Machine learning in medicine: NLP introduction // BMC Medical Research Methodology. 2021.
¹⁷ K-means with TF-IDF in public health texts // ResearchGate papers. 2022.
¹⁸ Applications of clustering in medical text data // PMC. 2020.
¹⁹ Evaluation of clustering and topic modeling methods over health-related tweets and emails // PMC. 2022.
²⁰ Frontiers in Public Health articles on NLP in emergencies. 2025.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
