論文の概要: AMUSED: An Annotation Framework of Multi-modal Social Media Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00502v2
• Date: Tue, 10 Aug 2021 11:41:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:38:36.364789
• Title: AMUSED: An Annotation Framework of Multi-modal Social Media Data
• Title（参考訳）: amused:マルチモーダルソーシャルメディアデータのアノテーションフレームワーク
• Authors: Gautam Kishore Shahi
• Abstract要約: このフレームワークは、ソーシャルメディアデータの収集と注釈付けの問題を緩和するために設計されている。 AMUSEDは複数のアプリケーションドメインに適用可能で、ユースケースとして、新型コロナウイルスの誤情報収集のためのフレームワークを実装した。
• 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: In this paper, we present a semi-automated framework called AMUSED for gathering multi-modal annotated data from the multiple social media platforms. The framework is designed to mitigate the issues of collecting and annotating social media data by cohesively combining machine and human in the data collection process. From a given list of the articles from professional news media or blog, AMUSED detects links to the social media posts from news articles and then downloads contents of the same post from the respective social media platform to gather details about that specific post. The framework is capable of fetching the annotated data from multiple platforms like Twitter, YouTube, Reddit. The framework aims to reduce the workload and problems behind the data annotation from the social media platforms. AMUSED can be applied in multiple application domains, as a use case, we have implemented the framework for collecting COVID-19 misinformation data from different social media platforms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のソーシャルメディアプラットフォームからマルチモーダルアノテートデータを収集する,AMUSEDという半自動フレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ収集プロセスにおいて、機械と人間の結合によってソーシャルメディアデータの収集と注釈付けの問題を緩和するように設計されている。 プロのニュースメディアまたはブログから与えられた記事のリストから、amusedはニュース記事からのソーシャルメディア投稿へのリンクを検出し、それぞれのソーシャルメディアプラットフォームから同じ記事のコンテンツをダウンロードして、特定の記事の詳細を収集する。 このフレームワークは、twitter、youtube、redditなど複数のプラットフォームから注釈付きデータを取得することができる。 このフレームワークは、ソーシャルメディアプラットフォームからデータアノテーションの背後にあるワークロードと問題を削減することを目的としている。 amusedは複数のアプリケーションドメインに適用可能ですが、ユースケースとして、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームからcovid-19の誤情報を収集するためのフレームワークを実装しました。

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