論文の概要: Advanced Machine Learning Techniques for Social Support Detection on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03370v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 20:14:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:50:57.676748
- Title: Advanced Machine Learning Techniques for Social Support Detection on Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディア上でのソーシャルサポート検出のための高度な機械学習技術
- Authors: Olga Kolesnikova, Moein Shahiki Tash, Zahra Ahani, Ameeta Agrawal, Raul Monroy, Grigori Sidorov,
- Abstract要約: 本研究は、ソーシャルメディア上のソーシャルサポートコンテンツのバイナリおよびマルチクラス分類を含む、オンラインソーシャルサポートに焦点を当てたデータセットを使用する。
最初のタスクは、サポート型と非サポート型を区別することに焦点を当てている。
第2のタスクは、サポートが個人またはグループに向けられているかどうかを特定することを目的としている。
第3のタスクは、特定のタイプの社会支援を分類し、国民、LGBTQ、黒人、女性、宗教などに分類される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5809135615741114
- License:
- Abstract: The widespread use of social media highlights the need to understand its impact, particularly the role of online social support. This study uses a dataset focused on online social support, which includes binary and multiclass classifications of social support content on social media. The classification of social support is divided into three tasks. The first task focuses on distinguishing between supportive and non-supportive. The second task aims to identify whether the support is directed toward an individual or a group. The third task categorizes the specific type of social support, grouping it into categories such as Nation, LGBTQ, Black people, Women, Religion, and Other (if it does not fit into the previously mentioned categories). To address data imbalances in these tasks, we employed K-means clustering for balancing the dataset and compared the results with the original unbalanced data. Using advanced machine learning techniques, including transformers and zero-shot learning approaches with GPT3, GPT4, and GPT4-o, we predict social support levels in various contexts. The effectiveness of the dataset is evaluated using baseline models across different learning approaches, with transformer-based methods demonstrating superior performance. Additionally, we achieved a 0.4\% increase in the macro F1 score for the second task and a 0.7\% increase for the third task, compared to previous work utilizing traditional machine learning with psycholinguistic and unigram-based TF-IDF values.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの普及は、その影響、特にオンラインソーシャルサポートの役割を理解する必要性を強調している。
本研究は、ソーシャルメディア上のソーシャルサポートコンテンツのバイナリおよびマルチクラス分類を含む、オンラインソーシャルサポートに焦点を当てたデータセットを使用する。
社会的支援の分類は3つの課題に分けられる。
最初のタスクは、サポート型と非サポート型を区別することに焦点を当てている。
第2のタスクは、サポートが個人またはグループに向けられているかどうかを特定することを目的としている。
第3のタスクは、特定のタイプのソーシャルサポートを分類し、ネーション、LGBTQ、黒人、女性、宗教、その他のカテゴリに分類する(前述のカテゴリに適合しない場合)。
これらのタスクにおけるデータ不均衡に対処するために、データセットのバランスをとるためにK平均クラスタリングを採用し、結果を元のアンバランスデータと比較した。
GPT3, GPT4, GPT4-oを用いたトランスフォーマーやゼロショット学習アプローチなどの高度な機械学習技術を用いて, 様々な状況下での社会的サポートレベルを予測する。
データセットの有効性は、異なる学習アプローチのベースラインモデルを用いて評価され、トランスフォーマーベースの手法は優れた性能を示す。
さらに,従来の機械学習による心理言語的・ユニグラム的TF-IDF値を用いた場合と比較して,第2タスクのマクロF1スコアの0.4\%,第3タスクの0.7\%向上を達成した。
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