Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Language of Weather: Social Media Reactions to Weather Accounting for Climatic and Linguistic Baselines

論文の概要: The Language of Weather: Social Media Reactions to Weather Accounting for Climatic and Linguistic Baselines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07683v1
Date: Wed, 10 Jul 2024 14:08:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-11 16:22:15.943190
Title: The Language of Weather: Social Media Reactions to Weather Accounting for Climatic and Linguistic Baselines
Title（参考訳）: 気象の言語: 気候会計に対するソーシャルメディアの反応 : 文法的・言語学的ベースライン
Authors: James C. Young, Rudy Arthur, Hywel T. P. Williams,
Abstract要約: 気候・言語ベースラインを考慮し、天気関連感情分析の精度を向上させる。その結果、天候に反応して公衆の気分をよりよく理解するために、文脈に敏感な手法の重要性が浮かび上がった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study explores how different weather conditions influence public sentiment on social media, focusing on Twitter data from the UK. By considering climate and linguistic baselines, we improve the accuracy of weather-related sentiment analysis. Our findings show that emotional responses to weather are complex, influenced by combinations of weather variables and regional language differences. The results highlight the importance of context-sensitive methods for better understanding public mood in response to weather, which can enhance impact-based forecasting and risk communication in the context of climate change.
Abstract（参考訳）: 本研究は、英国からのTwitterデータに着目し、異なる気象条件がソーシャルメディアに対する大衆の感情にどのように影響するかを考察する。気候・言語ベースラインを考慮し、天気関連感情分析の精度を向上させる。その結果,天候に対する感情応答は複雑であり,気象変数と地域言語の違いが相違していることが示唆された。この結果は、気候変動の文脈における影響に基づく予測とリスクコミュニケーションを高めることができる、気象に対する反応における公衆の気分をよりよく理解するための文脈依存的手法の重要性を強調した。

関連論文リスト

WeatherQA: Can Multimodal Language Models Reason about Severe Weather? [45.43764278625153]
干し草、竜巻、雷雨などの激しい対流的な気象イベントは、しばしば急速に起こるが、大きな被害を招き、毎年何十億ドルもの費用がかかる。このことは、気象学者や住民のリスクの高い地域での適切な準備のために、前もって厳しい天候の脅威を予知することの重要性を強調している。我々は、気象パラメータの複雑な組み合わせを推論し、現実のシナリオで厳しい天候を予測するために、機械用に設計された最初のマルチモーダルデータセットであるWeatherQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T05:23:18Z)
Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
Understanding Opinions Towards Climate Change on Social Media [2.31449645503075]
我々は,実世界の出来事がソーシャルメディア上での気候変動関連トピックに対する個人の意見にどのように影響するかを理解することを目的としている。我々は2006年から2019年にかけて360万人のユーザーが送った1360万ツイートのデータセットを抽出し分析した。我々の研究は、COPイベントを取り巻く温暖化対策コミュニティの進化を理解するための第一歩として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-02T20:02:34Z)
ClimateNLP: Analyzing Public Sentiment Towards Climate Change Using Natural Language Processing [0.0]
本稿では、自然言語処理(NLP)技術を用いて、気候変動に関する話題を分析し、気候変動に関連するツイートの感情を定量化する。目的は、個人が表現する感情を識別し、気候変動に関する世論のパターンを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:48:50Z)
News and Load: A Quantitative Exploration of Natural Language Processing Applications for Forecasting Day-ahead Electricity System Demand [0.5432724320036955]
本研究では、電力需要と社会イベントに関するより曖昧な情報との関係について検討する。成熟した自然言語処理(NLP)と需要予測技術を用いて行われる。その結果, 日頭予測は, 単語頻度, 公的な感情, 話題分布, 単語埋め込みなどのテキスト的特徴によって改善された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-18T13:55:08Z)
Climate Change & Computer Audition: A Call to Action and Overview on Audio Intelligence to Help Save the Planet [98.97255654573662]
この研究は、オーディオインテリジェンスが気候に関わる課題を克服するために貢献できる領域の概要を提供する。我々は、地球、水、空気、火、エーテルの5つの要素に従って、潜在的なコンピュータオーディションの応用を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-10T13:32:31Z)
Trend and Thoughts: Understanding Climate Change Concern using Machine Learning and Social Media Data [3.7384509727711923]
われわれは大規模な気候変動のTwitterデータセットを構築し、機械学習を用いて包括的な分析を行った。トピックモデリングと自然言語処理を行うことで、気候変動に関するツイート数と主要な気候イベントの関係を示す。我々のデータセットはKaggleで公開されており、さらなる研究に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-06T19:59:03Z)
Machine learning reveals how personalized climate communication can both succeed and backfire [55.41644538483948]
オンライン広告は、気候変動に対する人々の信念を増大させる一方で、他人に対する信念を低下させることを示す。特に,年齢や民族によって広告の効果が変化する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-10T20:47:34Z)
Weather GAN: Multi-Domain Weather Translation Using Generative Adversarial Networks [76.64158017926381]
新しいタスク、すなわち、あるカテゴリから別のカテゴリに画像の気象条件を転送することを指す天気翻訳が提案されています。ジェネレーション・アドバーサリー・ネットワーク(GAN)に基づくマルチドメインの気象翻訳手法を開発しています。本手法は, 気象翻訳による歪みと変形を抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-09T13:51:58Z)
The Power of Language: Understanding Sentiment Towards the Climate Emergency using Twitter Data [0.0]
原油先物と気候危機に対する感情との間には関係があると推測できる。本研究は,気候危機時の会話を3つのトピックに分割することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-25T19:51:10Z)
Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-03T21:22:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。