ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

SIFting Tweets الفرنسية للتحقيق في تأثير Covid-19 في إثارة القلق الشديد

Sifting French Tweets to Investigate the Impact of Covid-19 in Triggering Intense Anxiety

316   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

SIFting تغريدات فرنسية للتحقيق في تأثير CovID-19 في إثارة القلق الشديد.يمكن الاستفادة من وسائل التواصل الاجتماعي لفهم المشاعر والمشاعر العامة في الوقت الفعلي، وتستهدف رسائل الصحة العامة المستندة إلى اهتمامات المستخدم والعواطف.في هذه الورقة، نحقق في تأثير الوباء CovID-19 في إثارة القلق الشديد، والاعتماد على الرسائل المتبادلة على Twitter.وبشكل أكثر تحديدا، نقدم: ط) إجراء تحليلا كميا ونوعيا لجور تغريدات باللغة الفرنسية ذات صلة بنظام Coronavirus، و II) نهج خط أنابيب (آلية ترشيح تليها أساليب الشبكة العصبية) مرضية للرسائل التي تعبر عن القلق الشديد على وسائل التواصل الاجتماعيبالنظر إلى الدور الذي تلعبه العواطف.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

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 يتحد ث 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.
خلال الأشهر القليلة الماضية، كانت هناك أعداد هائلة من التغريدات المتداولة والمناقشات حول Vironavirus (Covid-19) في المنطقة العربية.من المهم لصانعي السياسات والعديد من الأشخاص تحديد أنواع التغريدات المشتركة لفهم السلوك العام بشكل أفضل، ومواضيع المصالح ، وطلبات الحكومات، ومصادر التغريدات، وما إلى ذلك. كما أنه من الأهمية بمكان انتشار شائعات وإضاءة في الفيروس أوعلاجات سيئة.تحقيقا لهذه الغاية، نقدم أكبر مجموعة بيانات مشروحة يدويا من تغريدات عربية تتعلق بالكوف (19).نحن تصف إرشادات التوضيحية، وتحليل DataSet لدينا وبناء نماذج التعلم والتحول في الآلات الفعالة للتصنيف.
وقد رافق انتشار Covid-19 بمعلومات مفاجئة واسعة النطاق بشأن وسائل التواصل الاجتماعي.على وجه الخصوص، شهد Twittercrive زيادة كبيرة في نشر الحقائق والأرقام المشوهة.يهدف هذا العمل الحالي إلى تحديد تغريدات بشأن CovID-19 التي تحتوي على معلومات ضارة وخاطئة.ل قد جربنا عددا من النماذج التعلم العميقة، بما في ذلك تضمين كلمة مختلفة، مثل القفازات، إلمو، من بين أمور أخرى.حقق نموذج Bertweet أفضل درجة F1 بشكل عام من 0.881 وأمنت المرتبة الثالثة على المهمة المذكورة أعلاه.
تقدم هذه الورقة النتائج الأولية للمشروع الجاري الذي يحلل الجسم المتنامي للبحث العلمي الذي نشر حول جائحة CovID-19.في هذا البحث، يتم استخدام نموذج دلالي للأغراض العامة لتعليق دفعة من 500 جمل تم اختيارها يدويا من Cord-19 Corpus.بعد ذلك، تم تصميم وتقييم خط أنابيب تعدين النص الأساسي من خلال مجموعة كبيرة من جمل 100،959.نقدم تحليلا نوعيا للحقائق الأكثر إثارة للاهتمام استخراجها تلقائيا وتسليط الضوء على خطوط التنمية المستقبلية المحتملة.تظهر النتائج الأولية أن النماذج الدلالية للأغراض العامة هي أداة مفيدة لاكتشاف معرفة غرامة المحبوس في كورسا الوثائق العلمية الكبيرة.
نحن تصف نهجنا مباشرة إلى الأمام للمهام 5 و 6 من 2021 وسائل التواصل الاجتماعي Min - المهام المشتركة (SMM4H) المهام المشتركة.يعتمد نظامنا على DILLBERT الدقيقة على كل مهمة، وكذلك أولا ضبط النموذج على المهمة الأخرى.في هذه الورقة، نتكشف بالإضافة إلى ذلك م قدار التوصيل الدقيق ضروري لتصنيف التغريدات بدقة على النحو الذي يحتوي على أعراض Covid-19 المبلغ عنها ذاتيا (المهمة 5) أو ما إذا كانت سقسقة تتعلق Covid-19 هي التقارير الذاتية وغير الشخصية،أو أدب / أخبار ذكر الفيروس (المهمة 6).

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا