論文の概要: Utilizing Deep Learning to Identify Drug Use on Twitter Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11522v1
- Date: Sun, 8 Mar 2020 07:52:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 14:07:28.548741
- Title: Utilizing Deep Learning to Identify Drug Use on Twitter Data
- Title(参考訳): ディープラーニングを利用したTwitterデータによる薬物使用の識別
- Authors: Joseph Tassone, Peizhi Yan, Mackenzie Simpson, Chetan Mendhe, Vijay
Mago, Salimur Choudhury
- Abstract要約: サポートベクトルマシン(SVM)、XGBoost、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類器を含む複数の手法の分類能力を比較した。
精度は76.35%と82.31%で、AUCは0.90と0.91である。
合成されたセットはスコアを増やし、分類能力を改善し、この方法論の価値を証明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The collection and examination of social media has become a useful mechanism
for studying the mental activity and behavior tendencies of users. Through the
analysis of collected Twitter data, models were developed for classifying
drug-related tweets. Using topic pertaining keywords, such as slang and methods
of drug consumption, a set of tweets was generated. Potential candidates were
then preprocessed resulting in a dataset of 3,696,150 rows. The classification
power of multiple methods was compared including support vector machines (SVM),
XGBoost, and convolutional neural network (CNN) based classifiers. Rather than
simple feature or attribute analysis, a deep learning approach was implemented
to screen and analyze the tweets' semantic meaning. The two CNN-based
classifiers presented the best result when compared against other
methodologies. The first was trained with 2,661 manually labeled samples, while
the other included synthetically generated tweets culminating in 12,142
samples. The accuracy scores were 76.35% and 82.31%, with an AUC of 0.90 and
0.91. Additionally, association rule mining showed that commonly mentioned
drugs had a level of correspondence with frequently used illicit substances,
proving the practical usefulness of the system. Lastly, the synthetically
generated set provided increased scores, improving the classification
capability and proving the worth of this methodology.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアの収集と検証は,ユーザの精神活動や行動傾向を研究する上で有用なメカニズムとなっている。
収集したTwitterデータを分析して、ドラッグ関連ツイートを分類するモデルを開発した。
スラングなどのキーワードや薬物の消費方法に関する話題を使って、一連のツイートが生成された。
候補候補は前処理され、データセットは3,696,150行になった。
サポートベクトルマシン(SVM)、XGBoost、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類器を含む複数の手法の分類能力を比較した。
単純な特徴分析や属性解析ではなく、ツイートの意味をスクリーニングし分析するためのディープラーニングアプローチが導入された。
CNNベースの2つの分類器は、他の手法と比較して最も良い結果を示した。
1回目は2,661件のサンプルを手動でラベル付けし、もう1回は12,142件のサンプルを合成生成した。
精度は76.35%と82.31%で、AUCは0.90と0.91である。
さらに、協会のルールマイニングでは、一般的に言及される薬物は頻繁に使用される違法物質と対応し、システムの実用性が証明された。
最後に、合成生成集合はスコアを増加させ、分類能力を改善し、この方法論の価値を証明した。
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