Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-19 Emotion Monitoring as a Tool to Increase Preparedness for Disease Outbreaks in Developing Regions

論文の概要: COVID-19 Emotion Monitoring as a Tool to Increase Preparedness for Disease Outbreaks in Developing Regions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12184v1
Date: Thu, 17 Dec 2020 12:58:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-02 17:46:11.512084
Title: COVID-19 Emotion Monitoring as a Tool to Increase Preparedness for Disease Outbreaks in Developing Regions
Title（参考訳）: 発展途上国の疾病発生に備えるツールとしてのcovid-19感情モニタリング
Authors: Santiago Cortes and Juan Mu\~noz and David Betancur and Mauricio Toro
Abstract要約: 最先端自然言語処理モデルに基づくtwitter感情監視システムを開発した。このシステムは、都市のアカウント上の6つの異なる感情をモニタし、政治家や保健当局のtwitterアカウントも監視する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The COVID-19 pandemic brought many challenges, from hospital-occupation management to lock-down mental-health repercussions such as anxiety or depression. In this work, we present a solution for the later problem by developing a Twitter emotion-monitor system based on a state-of-the-art natural-language processing model. The system monitors six different emotions on accounts in cities, as well as politicians and health-authorities Twitter accounts. With an anonymous use of the emotion monitor, health authorities and private health-insurance companies can develop strategies to tackle problems such as suicide and clinical depression. The model chosen for such a task is a Bidirectional-Encoder Representations from Transformers (BERT) pre-trained on a Spanish corpus (BETO). The model performed well on a validation dataset. The system is deployed online as part of a web application for simulation and data analysis of COVID-19, in Colombia, available at https://epidemiologia-matematica.org.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、病院の入院管理から不安やうつ病などの精神疾患の緩和など、多くの課題を引き起こした。本稿では,最先端自然言語処理モデルに基づくtwitter感情監視システムを開発することにより,後発の問題に対する解決策を提案する。このシステムは、都市のアカウント上の6つの異なる感情をモニタし、政治家や保健当局のtwitterアカウントも監視する。感情モニターを匿名で使用することで、保健当局と民間の健康保険会社は、自殺や臨床抑うつなどの問題に取り組む戦略を開発することができる。そのようなタスクのために選択されたモデルは、スペインコーパス(BETO)で事前訓練された変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現である。モデルは検証データセットでうまく機能した。このシステムは、コロンビアのcovid-19のシミュレーションとデータ分析のためのwebアプリケーションの一部として、https://epidemiologia-matematica.orgで公開されている。

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