Finding the needle in a haystack: Extraction of Informative COVID-19 Danish Tweets

العثور على مشاركات Covid-19 Information في مجرى تغريدات مفيدة للغاية لمراقبة التحديثات المتعلقة بالصحة.يعمل العمل السابق على إعداد بيانات متوازن وعلى اللغة الإنجليزية، ولكن تغريدات مفيدة نادرة، والإنجليزية ليست سوى واحدة من العديد من اللغات التي يتحدث بها في العالم.في هذا العمل، نقدم مجموعة بيانات جديدة تبلغ 5000 تغريدات للعثور على تغريدات Covid-19 مفيدة لدنماركي.على عكس العمل المسبق، الذي يوازن بين توزيع الملصقات، نقوم بالنماذج المشكلة عن طريق الحفاظ على توزيعها الطبيعي.نحن ندرس مدى أداء نموذج الاحتمالية البسيط والشبكة العصبية التنافسية (CNN) في هذه المهمة.نجد CNN مرجح للعمل بشكل جيد ولكنها حساسة لتضمين وخيارات HyperParameter.نأمل أن تكون DataSet المساهمة نقطة انطلاق لمزيد من العمل في هذا الاتجاه.

Finding informative COVID-19 posts in a stream of tweets is very useful to monitor health-related updates. Prior work focused on a balanced data setup and on English, but informative tweets are rare, and English is only one of the many languages spoken in the world. In this work, we introduce a new dataset of 5,000 tweets for finding informative COVID-19 tweets for Danish. In contrast to prior work, which balances the label distribution, we model the problem by keeping its natural distribution. We examine how well a simple probabilistic model and a convolutional neural network (CNN) perform on this task. We find a weighted CNN to work well but it is sensitive to embedding and hyperparameter choices. We hope the contributed dataset is a starting point for further work in this direction.