論文の概要: IFoodCloud: A Platform for Real-time Sentiment Analysis of Public
Opinion about Food Safety in China
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11033v1
- Date: Wed, 17 Feb 2021 04:42:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-06 03:44:10.820621
- Title: IFoodCloud: A Platform for Real-time Sentiment Analysis of Public
Opinion about Food Safety in China
- Title（参考訳）: IFoodCloud:中国の食品安全に関する世論のリアルタイムセンチメント分析プラットフォーム
- Authors: Dachuan Zhang, Haoyang Zhang, Zhisheng Wei, Yan Li, Zhiheng Mao,
Chunmeng He, Haorui Ma, Xin Zeng, Xiaoling Xie, Xingran Kou and Bingwen Zhang
- Abstract要約: IFoodCloudは、中国の食品安全に関する世論のリアルタイム感情分析のためのプラットフォームです。
公共の意見の傾向、公衆の感情、および食品安全事件の地域的注意の相違を調べるのに使用できる3,100以上の公的情報源からデータを収集します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.799945955379126
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Internet contains a wealth of public opinion on food safety, including
views on food adulteration, food-borne diseases, agricultural pollution,
irregular food distribution, and food production issues. In order to
systematically collect and analyse public opinion on food safety, we developed
IFoodCloud, a platform for the real-time sentiment analysis of public opinion
on food safety in China. It collects data from more than 3,100 public sources
that can be used to explore public opinion trends, public sentiment, and
regional attention differences of food safety incidents. At the same time, we
constructed a sentiment classification model using multiple lexicon-based and
deep learning-based algorithms integrated with IFoodCloud that provide an
unprecedented rapid means of understanding the public sentiment toward specific
food safety incidents. Our best model's F1-score achieved 0.9737. Further,
three real-world cases are presented to demonstrate the application and
robustness. IFoodCloud could be considered a valuable tool for promote
scientisation of food safety supervision and risk communication.
- Abstract（参考訳）: インターネットには、食品汚染、食品病、農業汚染、不規則な食品の流通、食品生産の問題など、食品の安全性に関する多くの世論が含まれている。
食品安全に関する世論を体系的に収集し分析するために,中国における食品安全に関する世論のリアルタイム感情分析プラットフォームであるifoodcloudを開発した。
食品安全事件の世論の傾向、世論の感情、地域的関心の相違を調査するのに使用できる3100以上の公的情報源からデータを収集する。
同時に、IFoodCloudと統合された複数の辞書ベースおよびディープラーニングベースのアルゴリズムを用いた感情分類モデルを構築し、特定の食品安全インシデントに対する大衆の感情を理解する前例のない素早い手段を提供した。
ベストモデルのF1スコアは0.9737。
さらに,実例を3つ提示して,適用性と堅牢性を示す。
ifoodcloudは、食品安全監督とリスクコミュニケーションのサイエンタイズを促進する貴重なツールと考えられる。
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