<div dir="ltr"><div><br></div><div>Due to multiple requests, we are <u>extending</u> the deadline to August 20, 2022</div><br>=============================<br>Last call for paper: submission deadline August 20, 2022<br>=============================<br>*Apologies if you received multiple copies of this CFP*<br><br>Location: Gyeongju, Republic of Korea<br>Workshop Date: October 16-17, 2022<br>Workshop link: <a href="https://healthlanguageprocessing.org/smm4h-2022/">https://healthlanguageprocessing.org/smm4h-2022/</a><br>Submission link: <a href="https://www.softconf.com/coling2022/7thSMM4H/">https://www.softconf.com/coling2022/7thSMM4H/</a><br><br>The workshop will include two components — a standard workshop and a shared task<br><br>Workshop<br>The Social Media Mining for Health Applications (#SMM4H) workshop serves as a venue for bringing together researchers interested in automatic methods for the collection, extraction, representation, analysis, and validation of social media data (e.g., Twitter, Reddit, Facebook) for health informatics. The 7th #SMM4H Workshop, co-located at COLING 2022 (<a href="https://coling2022.org/index">https://coling2022.org/index</a>), invites 4-page paper (unlimited references in standard COLING format) submissions on original, unpublished research in all aspects at the intersection of social media mining and health. Topics of interest include, but are not limited to:<br><br>        Methods for the automatic detection and extraction of health-related concept mentions in social media<br>        Mapping of health-related mentions in social media to standardized vocabularies<br>        Deriving health-related trends from social media<br>        Information retrieval methods for obtaining relevant social media data<br>        Geographic or demographic data inference from social media discourse<br>        Virus spread monitoring using social media<br>        Mining health-related discussions in social media<br>        Drug abuse and alcoholism incidence monitoring through social media<br>        Disease incidence studies using social media<br>        Sentinel event detection using social media<br>        Semantic methods in social media analysis<br>        Classifying health-related messages in social media<br>        Automatic analysis of social media messages for disease surveillance and patient education<br>        Methods for validation of social media-derived hypotheses and datasets <br><br>Shared task<br>The workshop organizers this year are hosting 10 shared tasks i.e. NLP challenges as part of the workshop. Participating teams will be provided with a set of annotated posts for developing systems, followed by a three-day window during which they will run their systems on unlabeled test data and upload it to Codalab for evaluation. For additional details about the tasks and information about registration, data access, paper submissions, and presentations, go to <a href="https://healthlanguageprocessing.org/smm4h-2022/">https://healthlanguageprocessing.org/smm4h-2022/</a><br><br>    Task 1 – Classification, detection, and normalization of Adverse Events (AE) mentions in tweets (in English)<br>    Task 2 – Classification of stance and premise in tweets about health mandates related to COVID-19 (in English)<br>    Task 3 – Classification of changes in medication treatments in tweets and WebMD reviews (in English)<br>    Task 4 – Classification of tweets self-reporting exact age (in English)<br>    Task 5 – Classification of tweets containing self-reported COVID-19 symptoms (in Spanish)<br>    Task 6 – Classification of tweets which indicate self-reported COVID-19 vaccination status (in English)<br>    Task 7 – Classification of self-reported intimate partner violence on Twitter (in English)<br>    Task 8 – Classification of self-reported chronic stress on Twitter (in English)<br>    Task 9 – Classification of Reddit posts self-reporting exact age (in English)<br>    Task 10 – Detection of disease mentions in tweets – SocialDisNER (in Spanish)<br><br>Organizing Committee<br>    Graciela Gonzalez-Hernandez, Cedars-Sinai Medical Center, USA<br>    Davy Weissenbacher, Cedars-Sinai Medical Center, USA<br>    Arjun Magge, University of Pennsylvania, USA<br>    Ari Z. Klein, University of Pennsylvania, USA<br>    Ivan Flores, Cedars-Sinai Medical Center, USA<br>    Karen O’Connor, University of Pennsylvania, USA<br>    Raul Rodriguez-Esteban, Roche Pharmaceuticals, Switzerland<br>    Lucia Schmidt, Roche Pharmaceuticals, Switzerland<br>    Juan M. Banda, Georgia State University, USA<br>    Abeed Sarker, Emory University, USA<br>    Yuting Guo, Emory University, USA<br>    Yao Ge, Emory University, USA<br>    Elena Tutubalina, Insilico Medicine, Hong Kong<br>    Luis Gasco, Barcelona Supercomputing Center, Spain<br>    Darryl Estrada, Barcelona Supercomputing Center, Spain<br>    Martin Krallinger, Barcelona Supercomputing Center, Spain<br><br>Program Committee<br>       Cecilia Arighi, University of Delaware, USA<br>   Natalia Grabar, French National Center for Scientific Research, France<br>        Thierry Hamon, Paris-Nord University, France<br>  Antonio Jimeno Yepes, Royal Melbourne Institute of Technology, Australia<br>      Jin-Dong Kim, Database Center for Life Science, Japan<br> Corrado Lanera, University of Padova, Italy<br>   Robert Leaman, US National Library of Medicine, USA <br>  Kirk Roberts, University of Texas Health Science Center at Houston, USA <br>      Yutaka Sasaki, Toyota Technological Institute, Japan <br> Pierre Zweigenbaum, French National Center for Scientific Research, France <br><br>Contact<br>All questions should be emailed to Davy Weissenbacher (<a href="mailto:davy.weissenbacher@cshs.org">davy.weissenbacher@cshs.org</a>)</div>