論文の概要: Benchmarking for Public Health Surveillance tasks on Social Media with a Domain-Specific Pretrained Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04521v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 18:01:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 02:17:34.853872
• Title: Benchmarking for Public Health Surveillance tasks on Social Media with a Domain-Specific Pretrained Language Model
• Title（参考訳）: ドメイン特化事前訓練言語モデルを用いたソーシャルメディアにおける公衆衛生監視タスクのベンチマーク
• Authors: Usman Naseem, Byoung Chan Lee, Matloob Khushi, Jinman Kim, Adam G. Dunn
• Abstract要約: PHS-BERTは、ソーシャルメディア上の公衆衛生監視に関連するタスクを特定するトランスフォーマーベースの言語モデルである。 PHS-BERTは、主に限られたタスクで評価されている既存のPLMと比較して、25のテストデータセットすべてで最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.070482285386387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A user-generated text on social media enables health workers to keep track of information, identify possible outbreaks, forecast disease trends, monitor emergency cases, and ascertain disease awareness and response to official health correspondence. This exchange of health information on social media has been regarded as an attempt to enhance public health surveillance (PHS). Despite its potential, the technology is still in its early stages and is not ready for widespread application. Advancements in pretrained language models (PLMs) have facilitated the development of several domain-specific PLMs and a variety of downstream applications. However, there are no PLMs for social media tasks involving PHS. We present and release PHS-BERT, a transformer-based PLM, to identify tasks related to public health surveillance on social media. We compared and benchmarked the performance of PHS-BERT on 25 datasets from different social medial platforms related to 7 different PHS tasks. Compared with existing PLMs that are mainly evaluated on limited tasks, PHS-BERT achieved state-of-the-art performance on all 25 tested datasets, showing that our PLM is robust and generalizable in the common PHS tasks. By making PHS-BERT available, we aim to facilitate the community to reduce the computational cost and introduce new baselines for future works across various PHS-related tasks.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上のユーザ生成テキストにより、医療従事者は、情報の追跡、発生可能性の特定、疾患の動向の予測、緊急事態の監視、疾病の認識と公式の健康対応の確認が可能になる。 このソーシャルメディア上の健康情報の交換は、公衆衛生監視(PHS)を強化する試みとみなされている。 その可能性にもかかわらず、この技術はまだ初期段階にあり、広く応用される準備ができていない。 プレトレーニング言語モデル(PLM)の進歩は、いくつかのドメイン固有のPLMや様々な下流アプリケーションの開発を促進する。 しかし、PHSに関わるソーシャルメディアタスクのためのPLMは存在しない。 我々は,ソーシャルメディア上の公衆衛生監視に関するタスクを特定するために,トランスフォーマーベースのplmであるphs-bertを提示し,公開する。 PHS-BERTのパフォーマンスを、7つの異なるPHSタスクに関連する異なるソーシャルメディアプラットフォームから25のデータセットで比較,ベンチマークした。 PHS-BERTは、主に限られたタスクで評価されている既存のPLMと比較して、25の試験データセットで最先端のパフォーマンスを達成した。 PHS-BERT を利用可能にすることで,計算コストを削減し,様々な PHS 関連タスクにまたがる今後の作業に新たなベースラインを導入することを目的としている。

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