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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Diabetes-Related Topic Detection in Chinese Health Websites Using Deep Learning

verfasst von : Xinhuan Chen, Yong Zhang, Chunxiao Xing, Xiao Liu, Hsinchun Chen

Erschienen in: Smart Health

Verlag: Springer International Publishing

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With 98.4 million people diagnosed with diabetes in China, most of the Chinese health websites provide diabetes related news and articles in diabetes subsection for patients. However, most of the articles are uncategorized and without a clear topic or theme, resulting in time consuming information seeking experience. To address this issue, we propose an advanced deep learning approach to detect topics for diabetes related articles from health websites. Our research framework for topic detection on diabetes related articles in Chinese is the first one to incorporate deep learning in topic detection in Chinese. It can identify topics of diabetes articles with high performance and potentially assist health information seeking. To evaluate our framework, experiment is conducted on a test bed of 12,000 articles. The results showed the framework achieved an accuracy of 70% in detecting topics and significantly outperformed the SVM based approach.

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Metadaten
Titel
Diabetes-Related Topic Detection in Chinese Health Websites Using Deep Learning
verfasst von
Xinhuan Chen
Yong Zhang
Chunxiao Xing
Xiao Liu
Hsinchun Chen
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08416-9_2

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