Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Sentiment Analysis for PTSD Signals (Record no. 356488)

MARC details
000 -Маркер записи
Контрольное поле постоянной длины 04438nam a22005415i 4500
001 - Контрольный номер
Контрольное поле vtls000483553
005 - Дата корректировки
Контрольное поле 20210922065710.0
007 - Кодируемые данные (физ. описан.)
Контрольное поле постоянной длины cr nn 008mamaa
008 - Кодируемые данные
Контрольное поле постоянной длины 140715s2013 xxu| s |||| 0|eng d
020 ## - Индекс ISBN
ISBN 9781461430971
-- 978-1-4614-3097-1
024 7# - Прочие стандартные номера
Стандартный номер 10.1007/978-1-4614-3097-1
Источник номера doi
035 ## - Системный контрольный номер
Системный контрольный номер to000483553
040 ## - Источник каталогиз.
Служба первич. каталог. Springer
Служба, преобразующая запись Springer
Организация, изменившая запись RU-ToGU
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса
Классификационный индекс Q334-342
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса
Классификационный индекс TJ210.2-211.495
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории UYQ
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории TJFM1
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории COM004000
Источник кода bisacsh
082 04 - Индекс Дьюи
Индекс Дьюи 006.3
Номер издания 23
100 1# - Автор
Автор Kagan, Vadim.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 414034
245 10 - Заглавие
Заглавие Sentiment Analysis for PTSD Signals
Физический носитель electronic resource
Ответственность by Vadim Kagan, Edward Rossini, Demetrios Sapounas.
260 ## - Выходные данные
Место издания New York, NY :
Издательство Springer New York :
-- Imprint: Springer,
Дата издания 2013.
300 ## - Физическое описание
Объем X, 81 p. 23 illus., 14 illus. in color.
Иллюстрации/тип воспроизводства online resource.
336 ## - Тип содержимого
Тип содержимого text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - Средство доступа
Средство доступа computer
Media type code c
Source rdamedia
338 ## - Тип носителя
Тип носителя online resource
Carrier type code cr
Source rdacarrier
490 1# - Серия
Заглавие серии SpringerBriefs in Computer Science,
ISSN серии 2191-5768
505 0# - Примечание о содержании
Содержание Introduction -- Introduction to PTSD Signals -- Data Source -- Text Analytics -- Scoring Engine -- System Overview -- Conclusions.
520 ## - Аннотация
Аннотация This book describes a computational framework for real-time detection of psychological signals related to Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) in online text-based posts, including blogs and web forums. Further, it explores how emerging computational techniques such as sentiment mining can be used in real-time to identify posts that contain PTSD-related signals, flag those posts, and bring them to the attention of psychologists, thus providing an automated flag and referral capability. The use of sentiment extraction technologies allows automatic in-depth analysis of opinions and emotions expressed by individuals in their online posts. By training these automated systems with input from academic and clinical experts, the systems can be refined so that the accuracy of their detection of possible PTSD signals is comparable to that of psychologists reading the same online posts. While a portion of the literature on this and related topics explores the correlation between text patterns in archived documents and PTSD, no literature to date describes a system performing real-time analysis. Our system allows analysts to quickly identify, review, and validate online posts which have been flagged as exhibiting signs or symptoms of PTSD and enables follow-up, thus allowing for the presentation of treatment options to the authors of those posts. We describe the ontology of PTSD-related terms (i.e., terms which signal PTSD and related conditions) that need to be tracked, the algorithms used for extraction of the intensity of these signals, and the training process used to fine-tune sentiment analysis algorithms. We then present the results of processing a validation data set, different from the training set, comparing the algorithmic output with opinions of clinical psychologists, and explain how the concept can be extended to detect signals of other psychological conditions. We present a sample system architecture and implementation which can be used to engage users and their families, either anonymously or eponymously, and use the sentiment extraction algorithms as an early screening tool to alert clinicians to participants who may require close monitoring or follow-up. Finally, we describe a user test conducted with users recruited from the Veteran population and present the results of the analyses on the data.
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computer Science.
9 (RLIN) 155490
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Database management.
9 (RLIN) 566224
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial intelligence.
9 (RLIN) 274099
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Philosophy (General).
9 (RLIN) 566367
650 14 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computer Science.
9 (RLIN) 155490
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial Intelligence (incl. Robotics).
9 (RLIN) 274102
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Database Management.
9 (RLIN) 566226
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Psychology, general.
9 (RLIN) 566383
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Rossini, Edward.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 414035
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Sapounas, Demetrios.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 414036
710 2# - Другие организации
Организация/юрисдикция SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 143950
773 0# - Источник информации
Название источника Springer eBooks
830 #0 - Заголовок добавочной библ.записи на серию — унифицированное заглавие
Унифицированное заглавие SpringerBriefs in Computer Science,
9 (RLIN) 412137
856 40 - Электронный адрес документа
URL <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3097-1">http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3097-1</a>
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ ZDB-2-SCS
999 ## - Системные контрольные номера (Koha)
biblionumber (Koha) 356488

No items available.