基于主题建模的非药物干预发现
Non-Pharmaceutical Intervention Discovery with Topic Modeling
Layer 6 AI（第六层人工智能公司）；Vector Institute（向量研究所）；University of British Columbia（英属哥伦比亚大学）；University of Toronto（多伦多大学）
摘要：
我们考虑在不断演变的COVID-19大流行期间发现非药物干预措施类别的任务。我们探索主题建模的两个语料库与国内和国际范围内。与人工干预标签相比，这些模型发现了现有的类别，同时减少了所需的人力。
英文摘要：
We consider the task of discovering categories of non-pharmaceutical interventions during the evolving COVID-19 pandemic. We explore topic modeling on two corpora with national and international scope. These models discover existing categories when compared with human intervention labels while reduced human effort needed.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
