Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-19-related Nepali Tweets Classification in a Low Resource Setting

論文の概要: COVID-19-related Nepali Tweets Classification in a Low Resource Setting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05425v1
Date: Tue, 11 Oct 2022 13:08:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-12 14:56:35.610983
Title: COVID-19-related Nepali Tweets Classification in a Low Resource Setting
Title（参考訳）: 低資源環境下でのcovid-19関連ネパールつぶやき分類
Authors: Rabin Adhikari, Safal Thapaliya, Nirajan Basnet, Samip Poudel, Aman Shakya, Bishesh Khanal
Abstract要約: ネパール語を用いて、Twitterコミュニティの中で最も一般的な8つのトピックを特定します。ネパールのつぶやき分類のための2つの最先端多言語言語モデルの性能を比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15658704610960567
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Billions of people across the globe have been using social media platforms in their local languages to voice their opinions about the various topics related to the COVID-19 pandemic. Several organizations, including the World Health Organization, have developed automated social media analysis tools that classify COVID-19-related tweets into various topics. However, these tools that help combat the pandemic are limited to very few languages, making several countries unable to take their benefit. While multi-lingual or low-resource language-specific tools are being developed, they still need to expand their coverage, such as for the Nepali language. In this paper, we identify the eight most common COVID-19 discussion topics among the Twitter community using the Nepali language, set up an online platform to automatically gather Nepali tweets containing the COVID-19-related keywords, classify the tweets into the eight topics, and visualize the results across the period in a web-based dashboard. We compare the performance of two state-of-the-art multi-lingual language models for Nepali tweet classification, one generic (mBERT) and the other Nepali language family-specific model (MuRIL). Our results show that the models' relative performance depends on the data size, with MuRIL doing better for a larger dataset. The annotated data, models, and the web-based dashboard are open-sourced at https://github.com/naamiinepal/covid-tweet-classification.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに関連するさまざまな話題について、世界中の何十億人もの人々が地元言語でソーシャルメディアプラットフォームを使用して意見を述べている。世界保健機関(WHO)を含むいくつかの組織は、新型コロナウイルス関連のツイートをさまざまなトピックに分類する自動ソーシャルメディア分析ツールを開発した。しかし、パンデミックと戦うツールは非常に少ない言語に限られており、いくつかの国では利益を享受できない。多言語または低リソース言語固有のツールが開発されているが、ネパール語など、その範囲を広げる必要がある。本稿では,ネパール語を用いたTwitterコミュニティ内で最も一般的な8つのトピックを特定し,そのキーワードを含むネパール語ツイートを自動的に収集するオンラインプラットフォームを構築し,8つのトピックに分類し,Webベースのダッシュボードでその結果を視覚化する。ネパール語ツイート分類のための最先端多言語言語モデルと1つのジェネリック(mBERT)ともう1つのネパール語ファミリー固有モデル(MuRIL)の比較を行った。以上の結果から,モデルの性能はデータサイズに依存し,MuRILはより大きなデータセットに対して良好であることがわかった。アノテーション付きデータ、モデル、Webベースのダッシュボードはhttps://github.com/naamiinepal/covid-tweet-classificationでオープンソース化されている。

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