『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=335479)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
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著者 (必須): 1. (英) Matsumoto Ryusei (日) 松本 流星 (読) まつもと りゅうせい
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学籍番号 (推奨): **** [ユーザ]
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2.吉田 稔 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
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3.松本 和幸 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
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4. (英) Matsuda Hironobu (日) 松田 紘伸 (読) まつだ ひろのぶ
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学籍番号 (推奨): **** [ユーザ]
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5.北 研二 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
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題名 (必須): (英) Visualization of the occurrence trend of infectious diseases using Twitter  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) We propose a system for visualizing the epidemics of infectious diseases. We apply factuality analysis both to disease detection and location estimation for accurate visualization. We tested our methods for several infectious diseases, and show that our method performs well on various diseases.  (日) 感染症の流行を可視化するシステムを提案する.Twitterデータを対象に,投稿者が感染の当事者か否かを判定する事実性解析を行い,結果を用いて可視化する.複数の感染症について提案手法を適用し,その効果を示す.   [継承]
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発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of the 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2018), (poster) (日) (読)
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(必須): 511 514 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2018年 5月 7日 (平成 30年 5月 7日) [継承]
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Scopus (任意): 2-s2.0-85059887520 [継承]
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標準的な表示

和文冊子 ● Ryusei Matsumoto, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Hironobu Matsuda and Kenji Kita : Visualization of the occurrence trend of infectious diseases using Twitter, Proceedings of the 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2018), (poster), 511-514, (都市), May 2018.
欧文冊子 ● Ryusei Matsumoto, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Hironobu Matsuda and Kenji Kita : Visualization of the occurrence trend of infectious diseases using Twitter, Proceedings of the 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2018), (poster), 511-514, (都市), May 2018.

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