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/2111.01225v2
• Date: Wed, 3 Nov 2021 07:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 10:48:27.678886
• 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, Vivek Khetan, Xavier Tannier, Md Imbessat Hassan Rizvi, Thomas Czernichow, Francisco Orchard, Charline Bour, Andrew Fano, Guy Fagherazzi
• 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）: 1.0596059850070318
• 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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