論文の概要: When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11020v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 04:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 20:55:28.115496
• Title: When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19
• Title（参考訳）: 危機が発生した場合: 新型コロナウイルスによる感情分析と検出
• Authors: Alexander Tekle, Chau Pham, Cornelia Caragea, Junyi Jessy Li
• Abstract要約: 感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。 事前学習された言語モデルがドメインや危機をまたいでどのように一般化するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.03869351276478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crises such as natural disasters, global pandemics, and social unrest continuously threaten our world and emotionally affect millions of people worldwide in distinct ways. Understanding emotions that people express during large-scale crises helps inform policy makers and first responders about the emotional states of the population as well as provide emotional support to those who need such support. We present CovidEmo, ~1K tweets labeled with emotions. We examine how well large pre-trained language models generalize across domains and crises in the task of perceived emotion prediction in the context of COVID-19. Our results show that existing models do not directly transfer from one disaster type to another but using labeled emotional corpora for domain adaptation is beneficial.
• Abstract（参考訳）: 自然災害、世界的なパンデミック、社会不安といった危機は、我々の世界を脅かし続け、世界中の何百万人もの人々に異なる方法で感情的に影響を及ぼす。 大規模危機の間に人々が表現する感情を理解することは、政策立案者や第一応答者に対して、人口の感情状態について知らせるだけでなく、そのような支援を必要とする人々に感情的な支援を提供する。 感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。 新型コロナウイルス(covid-19)の文脈における感情予測のタスクにおいて,事前学習された言語モデルがドメインや危機にまたがっていかにうまく一般化するかを検討する。 その結果,既存のモデルが災害タイプから他のモデルへ直接転送するのではなく,ラベル付き感情コーパスを用いてドメイン適応を行うことが有益であることがわかった。

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