Fugu-MT 論文翻訳(概要): ArCorona: Analyzing Arabic Tweets in the Early Days of Coronavirus (COVID-19) Pandemic

論文の概要: ArCorona: Analyzing Arabic Tweets in the Early Days of Coronavirus (COVID-19) Pandemic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01462v3
Date: Mon, 1 Mar 2021 12:24:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-30 03:23:53.671079
Title: ArCorona: Analyzing Arabic Tweets in the Early Days of Coronavirus (COVID-19) Pandemic
Title（参考訳）: ArCorona:コロナウイルス(COVID-19)パンデミック初期のアラビア語ツイートの分析
Authors: Hamdy Mubarak and Sabit Hassan
Abstract要約: 我々は、新型コロナウイルスに関連するアラビア語のツイートを手動で注釈付けした最大のデータセットを提示する。アノテーションガイドラインを記述し、データセットを分析し、効果的な機械学習とトランスフォーマーに基づく分類モデルを構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.057212947792573
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Over the past few months, there were huge numbers of circulating tweets and discussions about Coronavirus (COVID-19) in the Arab region. It is important for policy makers and many people to identify types of shared tweets to better understand public behavior, topics of interest, requests from governments, sources of tweets, etc. It is also crucial to prevent spreading of rumors and misinformation about the virus or bad cures. To this end, we present the largest manually annotated dataset of Arabic tweets related to COVID-19. We describe annotation guidelines, analyze our dataset and build effective machine learning and transformer based models for classification.
Abstract（参考訳）: 過去数ヶ月の間に、アラブ地域では大量のツイートやコロナウイルス(COVID-19)に関する議論があった。政策立案者や多くの人々が、公開行動や関心事、政府からの要求、ツイートソースなどを理解するために、共有ツイートの種類を特定することが重要である。また、ウイルスや悪い治療法に関する噂や誤報の拡散を防ぐことも重要である。この目的のために、私たちは、covid-19に関連するアラビア語のつぶやきの、手作業による最大のデータセットを提示します。アノテーションガイドラインを記述し、データセットを分析し、効果的な機械学習とトランスフォーマーに基づく分類モデルを構築する。

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