論文の概要: Forecasting COVID-19 Caseloads Using Unsupervised Embedding Clusters of Social Media Posts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10408v1
• Date: Fri, 20 May 2022 18:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 19:19:00.177211
• Title: Forecasting COVID-19 Caseloads Using Unsupervised Embedding Clusters of Social Media Posts
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア投稿の教師なし埋め込みクラスタを用いたcovid-19ケースロードの予測
• Authors: Felix Drinkall, Stefan Zohren and Janet B. Pierrehumbert
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーをベースとした言語モデルを感染症モデルに組み込んだ新しいアプローチを提案する。 他の高品質データセットから抽出した特徴に対して,これらのクラスタ化埋め込み機能をベンチマークする。 しきい値分類タスクでは、上向きトレンド信号の予測において、他の全ての特徴種よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.201816626446885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach incorporating transformer-based language models into infectious disease modelling. Text-derived features are quantified by tracking high-density clusters of sentence-level representations of Reddit posts within specific US states' COVID-19 subreddits. We benchmark these clustered embedding features against features extracted from other high-quality datasets. In a threshold-classification task, we show that they outperform all other feature types at predicting upward trend signals, a significant result for infectious disease modelling in areas where epidemiological data is unreliable. Subsequently, in a time-series forecasting task we fully utilise the predictive power of the caseload and compare the relative strengths of using different supplementary datasets as covariate feature sets in a transformer-based time-series model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,感染症モデルにトランスフォーマー言語モデルを組み込んだ新しい手法を提案する。 テキスト由来の機能は、特定の米国のCOVID-19サブレディット内のReddit投稿の文レベル表現の高密度クラスタを追跡することで定量化される。 他の高品質データセットから抽出した特徴に対して,これらのクラスタ化埋め込み機能をベンチマークする。 閾値分類タスクでは,上向きのトレンド信号の予測において他の特徴型を上回っており,疫学的データが信頼できない地域における感染症モデルの重要な結果である。 その後、時系列予測タスクにおいて、ケースロードの予測力をフル活用し、変圧器ベースの時系列モデルにおいて、異なる補足データセットを共変量特徴集合として使用する場合の相対強度を比較する。

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