論文の概要: Classifying COVID-19 vaccine narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08522v2
• Date: Fri, 17 Nov 2023 09:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 20:59:47.303824
• Title: Classifying COVID-19 vaccine narratives
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスワクチンに関する物語の分類
• Authors: Yue Li, Carolina Scarton, Xingyi Song, Kalina Bontcheva (University of Sheffield)
• Abstract要約: 政府の情報キャンペーンや世界保健機関(WHO)の努力にもかかわらず、ワクチンの行き詰まりは広範囲に及んでいる。 本稿では,新型コロナウイルスワクチンを7つのカテゴリの1つに分類する新しいワクチン物語分類タスクを紹介する。 また,クロスバリデーション条件下での精度を84%に向上させるニューラルワクチン物語分類器も提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.784326429148358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vaccine hesitancy is widespread, despite the government's information campaigns and the efforts of the World Health Organisation (WHO). Categorising the topics within vaccine-related narratives is crucial to understand the concerns expressed in discussions and identify the specific issues that contribute to vaccine hesitancy. This paper addresses the need for monitoring and analysing vaccine narratives online by introducing a novel vaccine narrative classification task, which categorises COVID-19 vaccine claims into one of seven categories. Following a data augmentation approach, we first construct a novel dataset for this new classification task, focusing on the minority classes. We also make use of fact-checker annotated data. The paper also presents a neural vaccine narrative classifier that achieves an accuracy of 84% under cross-validation. The classifier is publicly available for researchers and journalists.
• Abstract（参考訳）: 政府の情報キャンペーンや世界保健機関(WHO)の努力にもかかわらず、ワクチンの行き詰まりは広く行われている。 ワクチン関連ナラティブのトピックを分類することは、議論で示される関心事を理解し、ワクチンのヒューシタンシーに寄与する特定の問題を特定するのに不可欠である。 本稿では、新型コロナウイルスの主張を7つのカテゴリに分類した新しいワクチンナラティブ分類タスクを導入することで、オンラインのワクチンナラティブの監視と分析の必要性について論じる。 データ拡張アプローチに従って、まず、マイノリティクラスに焦点を当てた、この新しい分類タスクのための新しいデータセットを構築します。 また、ファクトチェックアノテートデータも利用しています。 また,クロスバリデーション下での精度を84%に向上する神経ワクチン物語分類器を提案する。 この分類器は研究者やジャーナリストに公開されている。

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