論文の概要: Machine Learning Evaluation of the Echo-Chamber Effect in Medical Forums
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09574v1
- Date: Mon, 19 Oct 2020 14:59:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 22:32:53.577953
- Title: Machine Learning Evaluation of the Echo-Chamber Effect in Medical Forums
- Title(参考訳): 医療フォーラムにおけるエコーチャンバー効果の機械学習による評価
- Authors: Marina Sokolova (IBDA@Dalhousie University and University of Ottawa)
Victoria Bobicev (Technical University of Moldova)
- Abstract要約: 私たちは14のモデルを構築し、オンライン医療フォーラムから集められた議論を表現するためにそれらを適用します。
我々は、評価モデルの長所を評価するために、4つのマルチクラス感情分類アプリケーションと2つの機械学習アルゴリズムを使用する。
- 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: We propose the Echo-Chamber Effect assessment of an online forum. Sentiments
perceived by the forum readers are at the core of the analysis; a complete
message is the unit of the study. We build 14 models and apply those to
represent discussions gathered from an online medical forum. We use four
multi-class sentiment classification applications and two Machine Learning
algorithms to evaluate prowess of the assessment models.
- Abstract(参考訳): オンラインフォーラムのエコーチャンバー効果評価を提案する。
フォーラムの読者が感じている感情は分析の核心にある;完全なメッセージは研究の単位である。
私たちは14のモデルを構築し、それらをオンライン医療フォーラムから集めた議論の表現に適用します。
評価モデルの確率を評価するために,4つのマルチクラス感情分類アプリケーションと2つの機械学習アルゴリズムを用いた。
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