【摘 要】
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目的:探讨陕西省自1月23日以来确诊患者接触史的变化趋势,以及不同时期应关注的重点场所。验证自然语言处理和大数据分析技术在流行病学史分析中应用的可行性。方法:收集陕西
【机 构】
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首都医科大学宣武医院,清华大学自动化系/北京信息科学与技术国家研究中心
【基金项目】
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北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(编号:L192047)
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目的:探讨陕西省自1月23日以来确诊患者接触史的变化趋势,以及不同时期应关注的重点场所。验证自然语言处理和大数据分析技术在流行病学史分析中应用的可行性。方法:收集陕西省2020年1月23日至2月20日卫健委公布的疫情数据,应用自然语言处理技术对确诊患者情况进行分词处理,计算每日的热点词语出现频率并排序。通过对词频和共词频率的统计,分析确诊患者的流行病学史变化趋势。结果:陕西省自1月23日起,前8日确诊患者描述中,标志着输入性疫情的"返回"等词频较高;自第9日起,标志以家庭为主要场所的聚
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