論文の概要: Merit-based Fusion of NLP Techniques for Instant Feedback on Water Quality from Twitter Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04462v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 13:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-10 18:55:06.439271
• Title: Merit-based Fusion of NLP Techniques for Instant Feedback on Water Quality from Twitter Text
• Title（参考訳）: メリットに基づくnlp技術の融合によるtwitterテキストからの水質の即時フィードバック
• Authors: Khubaib Ahmad, Muhammad Asif Ayub, Kashif Ahmad, Jebran Khan, Nasir Ahmad, Ala Al-Fuqaha
• Abstract要約: 本稿は,フィードバックの即時源としてのソーシャルメディアの可能性を分析することによって,水質を評価できる重要な環境課題に焦点を当てる。 この研究の主な目的は、水質に関連するソーシャルメディアの投稿を自動的に分析し、検索することである。 本稿では,プリプロセッシング,データ拡張,分類手法を取り入れた新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4565260052193185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on an important environmental challenge; namely, water quality by analyzing the potential of social media as an immediate source of feedback. The main goal of the work is to automatically analyze and retrieve social media posts relevant to water quality with particular attention to posts describing different aspects of water quality, such as watercolor, smell, taste, and related illnesses. To this aim, we propose a novel framework incorporating different preprocessing, data augmentation, and classification techniques. In total, three different Neural Networks (NNs) architectures, namely (i) Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), (ii) Robustly Optimized BERT Pre-training Approach (XLM-RoBERTa), and (iii) custom Long short-term memory (LSTM) model, are employed in a merit-based fusion scheme. For merit-based weight assignment to the models, several optimization and search techniques are compared including a Particle Swarm Optimization (PSO), a Genetic Algorithm (GA), Brute Force (BF), Nelder-Mead, and Powell's optimization methods. We also provide an evaluation of the individual models where the highest F1-score of 0.81 is obtained with the BERT model. In merit-based fusion, overall better results are obtained with BF achieving an F1-score score of 0.852. We also provide comparison against existing methods, where a significant improvement for our proposed solutions is obtained. We believe such rigorous analysis of this relatively new topic will provide a baseline for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿は,フィードバックの即時源としてのソーシャルメディアの可能性を分析することによって,水質を評価できる重要な環境課題に焦点を当てる。 この研究の主な目的は、水色、匂い、味、関連する病気など、水質の異なる側面を記述した投稿に特に注意を向けて、水質に関連するソーシャルメディア投稿を自動分析して検索することである。 そこで本研究では,異なる事前処理,データ拡張,分類手法を取り入れた新しいフレームワークを提案する。 合計で3つの異なるニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャ、すなわち (i)トランスフォーマー(bert)からの双方向エンコーダ表現 (II)ロバストに最適化されたBERT事前学習手法(XLM-RoBERTa)および (iii)カスタム長短期記憶モデル(lstm)は、メリットに基づく融合方式に採用されている。 モデルへのメリットに基づく重み付けについては、粒子群最適化(pso)、遺伝的アルゴリズム(ga)、ブルート力(bf)、ネルダーミード、パウエルの最適化法など、いくつかの最適化と探索手法を比較した。 また, BERTモデルを用いて, 最高F1スコア0.81を得る個別モデルの評価を行った。 メリットベースの融合では、BFがF1スコアスコアの0.852を達成して総合的に良い結果が得られる。 また,提案手法の大幅な改善が得られた既存手法との比較を行った。 このような比較的新しいトピックの厳密な分析は、将来の研究のベースラインになると考えています。

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