論文の概要: Identifying causal associations in tweets using deep learning: Use case
on diabetes-related tweets from 2017-2021
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01225v1
- Date: Mon, 1 Nov 2021 19:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 12:44:19.735629
- Title: Identifying causal associations in tweets using deep learning: Use case
on diabetes-related tweets from 2017-2021
- Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたツイートの因果関係の同定--2017-2021年の糖尿病関連ツイートを事例として
- Authors: Adrian Ahne (1 and 2), Vivek Khetan (3), Xavier Tannier (4), Md
Imbessat Hassan Rizvi (5), Thomas Czernichow (2), Francisco Orchard (2),
Charline Bour (6), Andrew Fano (3), Guy Fagherazzi (6) ((1) Paris-Saclay
University, UVSQ, Inserm, Gustave Roussy, Exposome and Heredity team, CESP,
F-94805, Villejuif, France, (2) Epiconcept, Paris, France, (3) Accenture
Labs, San Francisco, USA, (4) Sorbonne University, Inserm, University
Sorbonne Paris Nord, Laboratoire d'Informatique Medicale et d'Ingenierie des
Connaissances pour la e-Sante, LIMICS, Paris, France, (5) Indian Institute of
Science, Bengaluru, India, (6) Deep Digital Phenotyping Research Unit,
Department of Precision Health, Luxembourg Institute of Health, Strassen,
Luxembourg)
- Abstract要約: 本研究の目的は,糖尿病関連ツイートの明示的および暗黙的な因果関係を抽出することである。
2017年4月から2021年1月にかけて、英語で3000万以上の糖尿病関連ツイートが収集された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Objective: Leveraging machine learning methods, we aim to extract both
explicit and implicit cause-effect associations in patient-reported,
diabetes-related tweets and provide a tool to better understand opinion,
feelings and observations shared within the diabetes online community from a
causality perspective. Materials and Methods: More than 30 million
diabetes-related tweets in English were collected between April 2017 and
January 2021. Deep learning and natural language processing methods were
applied to focus on tweets with personal and emotional content. A
cause-effect-tweet dataset was manually labeled and used to train 1) a
fine-tuned Bertweet model to detect causal sentences containing a causal
association 2) a CRF model with BERT based features to extract possible
cause-effect associations. Causes and effects were clustered in a
semi-supervised approach and visualised in an interactive cause-effect-network.
Results: Causal sentences were detected with a recall of 68% in an imbalanced
dataset. A CRF model with BERT based features outperformed a fine-tuned BERT
model for cause-effect detection with a macro recall of 68%. This led to 96,676
sentences with cause-effect associations. "Diabetes" was identified as the
central cluster followed by "Death" and "Insulin". Insulin pricing related
causes were frequently associated with "Death". Conclusions: A novel
methodology was developed to detect causal sentences and identify both explicit
and implicit, single and multi-word cause and corresponding effect as expressed
in diabetes-related tweets leveraging BERT-based architectures and visualised
as cause-effect-network. Extracting causal associations on real-life, patient
reported outcomes in social media data provides a useful complementary source
of information in diabetes research.
- Abstract（参考訳）: 目的: 糖尿病関連ツイートにおける明示的・暗黙的な因果関係を抽出し, 因果性の観点から, 糖尿病オンラインコミュニティ内で共有されている意見, 感情, 観察をよりよく理解するためのツールを提供する。
資料と方法:2017年4月から2021年1月の間に、3000万以上の英語の糖尿病関連ツイートが収集された。
ディープラーニングと自然言語処理は、個人的および感情的なコンテンツのツイートに焦点を当てるために適用された。
cause-effect-tweetデータセットが手動でラベル付けされ、トレーニングに使用される
1) 因果関係を含む因果関係文を検出するための微調整Bertweetモデル
2) BERTをベースとしたCRFモデルを用いて, 因果関係を抽出した。
原因と影響は半教師付きアプローチでクラスター化され、インタラクティブな因果効果ネットワークで可視化された。
結果: 不均衡データセットでは68%のリコールで因果文が検出された。
BERTをベースとしたCRFモデルは68%のマクロリコールで原因効果検出のための細調整BERTモデルより優れていた。
これにより96,676件の大義関連判決が下された。
ディアベテス」は中央クラスタとして同定され、「死」と「インスリン」が続く。
インスリン価格関連原因は、しばしば「死」と関連づけられた。
結論: 因果文を検出し, 明示的, 暗黙的, 単語的および多語的原因とそれに対応する効果を, BERTベースのアーキテクチャを活用し, 原因効果ネットワークとして可視化した糖尿病関連ツイートで表す新しい手法を開発した。
実生活における因果関係を抽出し,ソーシャルメディアデータから報告した患者報告の結果は,糖尿病研究において有用な補完的情報源となる。
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