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J-GLOBAL ID：202002273621098645   整理番号：20A2782358

COVID-19について話すとき,我々は何を語るか:自然言語処理を用いたツイートに関するメンタルヘルス分析【JST・京大機械翻訳】

What Are We Depressed About When We Talk About COVID-19: Mental Health Analysis on Tweets Using Natural Language Processing

著者 (6件)： Li Irene (Yale University, New Haven, USA) ,  Li Yixin (Yale University, New Haven, USA) ,  Li Tianxiao (Yale University, New Haven, USA) ,  Alvarez-Napagao Sergio (Barcelona Supercomputing Center (BSC), Barcelona, Spain) ,  Garcia-Gasulla Dario (Barcelona Supercomputing Center (BSC), Barcelona, Spain) ,  Suzumura Toyotaro (Barcelona Supercomputing Center (BSC), Barcelona, Spain)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12498  ページ： 358-370  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,コロナウイルス病2019(COVID-19)の流行は,ヒト生命を大きな程度に影響している。直接的物理的および経済的脅威の他に,パンデミックは,人々の精神衛生条件にも間接的に影響し,それは圧倒的であるが,測定が困難である。問題は,失業状態,在宅政策,ウイルスの恐怖,その他のような様々な理由から来る。本研究では,自然言語処理(NLP)技術を適用して,メンタルヘルスの観点からツイートを分析した。著者らは,各ツイートを次の感情に分類する深層モデルを訓練した:危険,予想,嫌悪,恐怖, j, s感,驚上昇,および信頼。手動で1000の英語ツイートをラベル付けすることにより,訓練目的のためのEmoCT(Emotion-Covid19-Tweet)データセットを構築した。さらに,サドネスと恐怖を引き起こす理由を見つけるためのアプローチを提案し,キーワードとトピックレベルの両方で感情傾向を研究した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キーワード ,  失業 ,  ヒト ,  英語 ,  *自然言語処理 ,  *精神衛生 ,  深層
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  汎発流行性 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  精神衛生 ,  自然言語処理 ,  トピックモデリング

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自然言語処理 ,  メンタルヘルス ,  分析