論文の概要: An Enhanced Text Classification to Explore Health based Indian
Government Policy Tweets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06511v2
- Date: Tue, 18 Aug 2020 12:37:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 22:47:48.909198
- Title: An Enhanced Text Classification to Explore Health based Indian
Government Policy Tweets
- Title（参考訳）: 健康ベースのインド政府の政策ツイートを探索するテキスト分類の強化
- Authors: Aarzoo Dhiman and Durga Toshniwal
- Abstract要約: そこで本稿では,Twitter のさまざまな保健制度の分類を改良したテキスト分類フレームワークを提案する。
そこで我々は,新しいGloVe単語埋め込みとクラス固有の感情に基づくテキスト拡張手法(Mod-EDA)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2082422928825136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Government-sponsored policy-making and scheme generations is one of the means
of protecting and promoting the social, economic, and personal development of
the citizens. The evaluation of effectiveness of these schemes done by
government only provide the statistical information in terms of facts and
figures which do not include the in-depth knowledge of public perceptions,
experiences and views on the topic. In this research work, we propose an
improved text classification framework that classifies the Twitter data of
different health-based government schemes. The proposed framework leverages the
language representation models (LR models) BERT, ELMO, and USE. However, these
LR models have less real-time applicability due to the scarcity of the ample
annotated data. To handle this, we propose a novel GloVe word embeddings and
class-specific sentiments based text augmentation approach (named Mod-EDA)
which boosts the performance of text classification task by increasing the size
of labeled data. Furthermore, the trained model is leveraged to identify the
level of engagement of citizens towards these policies in different communities
such as middle-income and low-income groups.
- Abstract（参考訳）: 政府による政策作成と計画の世代は、市民の社会的、経済的、個人的発展を保護し、促進する手段の1つである。
政府によるこれらのスキームの有効性の評価は、公共の認識、経験、見解の深い知識を含まない事実や数字の観点でのみ統計情報を提供する。
本研究では,様々な保健制度のtwitterデータを分類するための改良されたテキスト分類フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,言語表現モデル(LRモデル)BERT,ELMO,USEを利用する。
しかし,これらのLRモデルはアノテートデータが少ないため,リアルタイム適用性が低い。
そこで本研究では,ラベル付きデータのサイズを増大させることでテキスト分類タスクの性能を向上させる,新しいGloVe単語埋め込みとクラス固有の感情に基づくテキスト拡張アプローチ(Mod-EDA)を提案する。
さらに、訓練されたモデルは、中所得層や低所得層などの異なるコミュニティにおけるこれらの政策に対する市民の関与のレベルを特定するために活用される。
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