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| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.3233/SHTI250502 |
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| Auteur | Rechercher : Rodier, Simon1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-6797-629X; Rechercher : Carter, Dave1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0003-3503-7615 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches Canada. Technologies numériques
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | EFMI MIE 2025, May 19-21, 2025, Glasgow, Scotland |
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| Sujet | case counting; named entity recognition; natural language processing |
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| Résumé | News media aggregate and report disposition counts during crises: how many people are affected, suspected affected, have died, and have recovered or been recovered; and they tend to do so in a timely and trustworthy manner. We present and evaluate a method for identifying these counts in unstructured natural language text, supporting downstream tasks such as automatic creation of epidemic curves. |
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| Date de publication | 2025-05-15 |
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| Maison d’édition | IOS Press |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Identificateur de l’enregistrement | 402e0893-6d85-4fa3-8771-0b0e13360b9f |
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| Enregistrement créé | 2025-06-04 |
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| Enregistrement modifié | 2025-06-05 |
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