論文の概要: Sentiment and Emotion Classification of Epidemic Related Bilingual data
from Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01468v1
- Date: Tue, 4 May 2021 12:51:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-05 15:54:22.037300
- Title: Sentiment and Emotion Classification of Epidemic Related Bilingual data
from Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアからのエピデミック関連バイリンガルデータの知覚と感情分類
- Authors: Muhammad Zain Ali, Kashif Javed, Ehsan ul Haq, Anoshka Tariq
- Abstract要約: この研究は、パキスタンのデング流行に関連するtwitterやニュースサイトからのバイリンガル(ウルドゥー語と英語)データを活用している。
本研究は,パキスタンにおけるデング流行に関連するTwitterおよびNEWSウェブサイトのバイリンガル(ウルドゥー語と英語)データを利用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7109522466982476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, sentiment analysis and emotion classification are two of the
most abundantly used techniques in the field of Natural Language Processing
(NLP). Although sentiment analysis and emotion classification are used commonly
in applications such as analyzing customer reviews, the popularity of
candidates contesting in elections, and comments about various sporting events;
however, in this study, we have examined their application for epidemic
outbreak detection. Early outbreak detection is the key to deal with epidemics
effectively, however, the traditional ways of outbreak detection are
time-consuming which inhibits prompt response from the respective departments.
Social media platforms such as Twitter, Facebook, Instagram, etc. allow the
users to express their thoughts related to different aspects of life, and
therefore, serve as a substantial source of information in such situations. The
proposed study exploits the bilingual (Urdu and English) data from Twitter and
NEWS websites related to the dengue epidemic in Pakistan, and sentiment
analysis and emotion classification are performed to acquire deep insights from
the data set for gaining a fair idea related to an epidemic outbreak. Machine
learning and deep learning algorithms have been used to train and implement the
models for the execution of both tasks. The comparative performance of each
model has been evaluated using accuracy, precision, recall, and f1-measure.
- Abstract（参考訳）: 近年、感情分析と感情分類は、自然言語処理(NLP)分野において最も多く使われている手法の1つである。
感情分析や感情分類は, 顧客レビューの分析, 選挙に立候補する候補者の人気, 各種スポーツイベントに対するコメントなど, 一般的に応用されているが, 本研究では, アウトブレイク検出への応用について検討した。
早期流行検出は、感染の効果的な対処の鍵であるが、従来の流行検出の方法は、各部門からの迅速な対応を阻害する時間を要する。
Twitter、Facebook、Instagramなどのソーシャルメディアプラットフォーム。
ユーザは、生活のさまざまな側面に関連する考えを表現できるので、そのような状況において、実質的な情報源となる。
本研究は,パキスタンのデング流行に関するtwitterおよびニュースサイトから得られたバイリンガル(ウルドゥー語と英語)データを利用して感情分析と感情分類を行い,流行流行に関連する公平なアイデアを得るためのデータセットから深い洞察を得る。
機械学習とディープラーニングアルゴリズムは、両方のタスクの実行モデルのトレーニングと実装に使用されている。
各モデルの比較性能は、精度、精度、リコール、およびf1測定を用いて評価されている。
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