論文の概要: Balanced and Explainable Social Media Analysis for Public Health with
Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05951v1
- Date: Tue, 12 Sep 2023 04:15:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 14:18:36.748996
- Title: Balanced and Explainable Social Media Analysis for Public Health with
Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた公衆衛生のためのバランスと説明可能なソーシャルメディア分析
- Authors: Yan Jiang, Ruihong Qiu, Yi Zhang, Peng-Fei Zhang
- Abstract要約: 公共衛生分析の現在の技術は、BERTや大規模言語モデル(LLM)のような一般的なモデルである。
これらの課題に対処するために、ソーシャルメディアデータセットの高度なデータ拡張手法によって、データの不均衡を克服することができる。
本稿では,公衆衛生に関するソーシャルメディア分析のための新しいALEX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）: 13.977401672173533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As social media becomes increasingly popular, more and more public health
activities emerge, which is worth noting for pandemic monitoring and government
decision-making. Current techniques for public health analysis involve popular
models such as BERT and large language models (LLMs). Although recent progress
in LLMs has shown a strong ability to comprehend knowledge by being fine-tuned
on specific domain datasets, the costs of training an in-domain LLM for every
specific public health task are especially expensive. Furthermore, such kinds
of in-domain datasets from social media are generally highly imbalanced, which
will hinder the efficiency of LLMs tuning. To tackle these challenges, the data
imbalance issue can be overcome by sophisticated data augmentation methods for
social media datasets. In addition, the ability of the LLMs can be effectively
utilised by prompting the model properly. In light of the above discussion, in
this paper, a novel ALEX framework is proposed for social media analysis on
public health. Specifically, an augmentation pipeline is developed to resolve
the data imbalance issue. Furthermore, an LLMs explanation mechanism is
proposed by prompting an LLM with the predicted results from BERT models.
Extensive experiments conducted on three tasks at the Social Media Mining for
Health 2023 (SMM4H) competition with the first ranking in two tasks demonstrate
the superior performance of the proposed ALEX method. Our code has been
released in https://github.com/YanJiangJerry/ALEX.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの人気が高まるにつれ、公衆衛生活動がますます増え、パンデミックの監視や政府の意思決定にも注目に値する。
公衆衛生分析の現在の技術は、BERTや大規模言語モデル(LLM)のような一般的なモデルを含んでいる。
LLMの最近の進歩は、特定のドメインデータセットを微調整することで、知識を理解する強力な能力を示しているが、特定の公衆衛生タスクごとにドメイン内LSMをトレーニングするコストは特に高い。
さらに、ソーシャルメディアからのそのようなドメイン内データセットは一般に高度に不均衡であり、LCMのチューニング効率を損なう。
これらの課題に対処するために、ソーシャルメディアデータセットの高度なデータ拡張手法によって、データの不均衡を克服することができる。
さらに、モデルを適切に促すことで、llmの能力を有効に利用することができる。
本稿では,上記の議論を踏まえて,ソーシャルメディアによる公衆衛生分析のための新しいalexフレームワークを提案する。
具体的には,データ不均衡問題を解決するために拡張パイプラインを開発した。
さらに, BERT モデルから予測結果を LLM に誘導することで LLM の説明機構を提案する。
ソーシャル・メディア・マイニング・フォー・ヘルス2023(SMM4H)コンペティションにおいて,2つのタスクにランクインした3つのタスクを対象とした大規模な実験を行った。
私たちのコードはhttps://github.com/YanJiangJerry/ALEXで公開されています。
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