論文の概要: Data and models for stance and premise detection in COVID-19 tweets: insights from the Social Media Mining for Health (SMM4H) 2022 shared task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08057v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 10:30:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:39:58.889210
• Title: Data and models for stance and premise detection in COVID-19 tweets: insights from the Social Media Mining for Health (SMM4H) 2022 shared task
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのツイートにおけるスタンスと前提検出のためのデータとモデル:SMM4H(Social Media Mining for Health)2022共有タスクからの洞察
• Authors: Vera Davydova, Huabin Yang, Elena Tutubalina
• Abstract要約: ソーシャル・メディア・マイニング・フォー・ヘルス(SMM4H)2022 共有タスク2を編成する。 このコンペティションでは、学校閉鎖、自宅待機命令、マスク着用の3つのトピックについて、手動でアノテートされた投稿を利用した。 我々は,Twitterから新たに収集したワクチン接種データを用いて,異なるトピックのモデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.559611243635055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has sparked numerous discussions on social media platforms, with users sharing their views on topics such as mask-wearing and vaccination. To facilitate the evaluation of neural models for stance detection and premise classification, we organized the Social Media Mining for Health (SMM4H) 2022 Shared Task 2. This competition utilized manually annotated posts on three COVID-19-related topics: school closures, stay-at-home orders, and wearing masks. In this paper, we extend the previous work and present newly collected data on vaccination from Twitter to assess the performance of models on a different topic. To enhance the accuracy and effectiveness of our evaluation, we employed various strategies to aggregate tweet texts with claims, including models with feature-level (early) fusion and dual-view architectures from SMM4H 2022 leaderboard. Our primary objective was to create a valuable dataset and perform an extensive experimental evaluation to support future research in argument mining in the health domain.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、ソーシャルメディアプラットフォーム上で多くの議論を巻き起こし、マスク着用やワクチン接種といったトピックに関する見解を共有している。 スタンス検出と前提分類のためのニューラルモデルの評価を容易にするために,smm4h(social media mining for health)2022の共有タスク2を編成した。 このコンペティションでは、学校閉鎖、自宅待機命令、マスク着用の3つのトピックについて、手動でアノテートされた投稿を利用した。 本稿では,過去の研究を拡張し,Twitterからのワクチン接種データを新たに収集し,異なるトピックにおけるモデルの性能を評価する。 評価の精度と有効性を高めるため,我々は,SMM4H 2022リーダーボードから特徴レベル(初期)融合モデルやデュアルビューアーキテクチャを含む,クレーム付きツイートテキストを集約する様々な戦略を採用した。 我々の主な目的は、価値あるデータセットを作成し、健康領域における議論採掘における将来の研究を支援するための広範な実験的な評価を行うことであった。

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