Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Dynamic Topic Identification and Labeling Approach of COVID-19 Tweets

論文の概要: A Dynamic Topic Identification and Labeling Approach of COVID-19 Tweets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02462v1
Date: Fri, 13 Aug 2021 16:51:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-12 13:31:21.758032
Title: A Dynamic Topic Identification and Labeling Approach of COVID-19 Tweets
Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのツイートの動的トピック識別とラベル付け手法
Authors: Khandaker Tayef Shahriar, Iqbal H. Sarker, Muhammad Nazrul Islam and Mohammad Ali Moni
Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大は、世界中の多くの人々のソーシャルメディア利用に影響している。本稿では、新型コロナウイルスのツイートの適切なラベルで重要なトピックを動的に識別する問題を定式化し、より広範な世論を概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.097385298197292
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper formulates the problem of dynamically identifying key topics with proper labels from COVID-19 Tweets to provide an overview of wider public opinion. Nowadays, social media is one of the best ways to connect people through Internet technology, which is also considered an essential part of our daily lives. In late December 2019, an outbreak of the novel coronavirus, COVID-19 was reported, and the World Health Organization declared an emergency due to its rapid spread all over the world. The COVID-19 epidemic has affected the use of social media by many people across the globe. Twitter is one of the most influential social media services, which has seen a dramatic increase in its use from the epidemic. Thus dynamic extraction of specific topics with labels from tweets of COVID-19 is a challenging issue for highlighting conversation instead of manual topic labeling approach. In this paper, we propose a framework that automatically identifies the key topics with labels from the tweets using the top Unigram feature of aspect terms cluster from Latent Dirichlet Allocation (LDA) generated topics. Our experiment result shows that this dynamic topic identification and labeling approach is effective having the accuracy of 85.48\% with respect to the manual static approach.
Abstract（参考訳）: 本稿では、新型コロナウイルスのツイートの適切なラベルで重要なトピックを動的に識別する問題を定式化し、より広範な世論を概説する。現在、ソーシャルメディアはインターネット技術を通じて人々を繋ぐ最良の方法の1つであり、これは私たちの日常生活にとって不可欠な部分だと考えられている。 2019年12月下旬、新型コロナウイルス(COVID-19)の流行が報告され、世界保健機関(WHO)は世界中で急速に拡散しているため緊急事態を宣言した。新型コロナウイルスの感染拡大は、世界中の多くの人々のソーシャルメディア利用に影響している。 Twitterは最も影響力のあるソーシャルメディアサービスの一つで、パンデミックによる利用が劇的に増加した。このように、covid-19のツイートからラベル付き特定のトピックを動的に抽出することは、手動のトピックラベル付けアプローチではなく、会話を強調する上で難しい問題である。本稿では,ラテント・ディリクレ・アロケーション(LDA)生成トピックのアスペクト項クラスタの上位Unigram機能を用いて,ツイートからのラベル付きキートピックを自動的に識別するフレームワークを提案する。実験の結果,この動的トピック識別とラベル付け手法は,手動の静的アプローチに対して85.48\%の精度で有効であることがわかった。

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