يعد العمل المبلغ عنه وصف لمشاركتنا في تصنيف تغريدات CovID19 التي تحتوي على أعراض "مهمة مشتركة، نظمتها تعدين وسائل التواصل الاجتماعي للتطبيقات الصحية (SMM4H)" ورشة العمل.يصف الأدبيات نهجا لتعلم جهازين تم استخدامها لبناء نظام تصنيف من الدرجة الثلاثة، و
هذا يصنف التغريدات المتعلقة CovID19، إلى ثلاث فصول، بزيادة، التقارير الذاتية، والتقارير غير الشخصية، وأدب / إخباري.يتم وصف خطوات تغريدات المعالجة المسبقة، واستخراج ميزة، وتطوير نماذج تعلم الجهاز، على نطاق واسع في الوثائق.حصل كل من نماذج التعلم المتقدمة، عند تقييمه من قبل المنظمين، عشرات F1 من 0.93 و 0.92 على التوالي.
تصف هذه الورقة إدخال مجموعة الأبحاث سيناء في مهمة SMM4H الرئيسية على تحديد المهن والمهن في وسائل التواصل الاجتماعي ذات الصلة بالصحة.على وجه التحديد، شاركنا في المهمة 7A: Tweet تصنيف ثنائي لتحديد ما إذا كانت تغريدة تحتوي على تذوق من المهن أم لا، وكذلك
في المهمة 7 ب: كشف إزاحة وتصنيف NER الذي يهدف إلى تذكر المهن وتصنيفها عن التمييز بين المهن وحضال العمل.
نحن تصف عروضنا إلى الطبعة السادسة من المهمة المشتركة للتطبيقات الاجتماعية للتطبيقات الصحية (SMM4H).شارك فريقنا (ognlp) في المهمة الفرعية: تصنيف تغريدات القضايا المحتملة للإبلاغ عنها الذاتي (المهمة 5).بالنسبة لتقديم طلباتنا، عملنا أنظمة بناء على نماذج
المحولات التراجع التلقائي (XLNET) والترجمة الخلفية لموازنة DataSet.
