Decoding Concerns: Multi-label Classification of Vaccine Sentiments in Social Media

📄 arXiv: 2312.10626v1 📥 PDF

作者: Somsubhra De, Shaurya Vats

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-17

备注: 13 pages, Submitted to the AISoMe Track at FIRE 2023

💡 一句话要点

提出基于Transformer的多标签分类器，用于识别社交媒体中疫苗相关情感倾向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 疫苗情感分析 多标签分类 Transformer模型 BERT GPT 3.5 自然语言处理 社交媒体分析

📋 核心要点

  1. 现有方法难以全面理解和分类社交媒体中关于疫苗接种的各种复杂情感和担忧。
  2. 利用Transformer模型（如BERT和GPT 3.5）进行多标签分类，捕捉疫苗相关推文中的细微情感。
  3. 实验表明，GPT 3.5等大型语言模型在疫苗情感分类任务中表现优异，超越了传统机器学习方法。

📝 摘要（中文）

疫苗接种是公共卫生领域降低疾病风险和控制疾病传播的基石。近期的COVID-19大流行突显了疫苗在保护我们安全方面的关键作用。然而，由于政治因素、对副作用的担忧等原因，人们对疫苗的看法褒贬不一。本文旨在全面理解和分类在疫苗接种背景下表达的各种担忧。我们的重点是开发一种强大的多标签分类器，能够根据推文中表达的对疫苗的担忧，为推文分配特定的担忧标签。为此，我们深入研究了各种先进的自然语言处理技术和机器学习算法，包括BERT等Transformer模型、最先进的GPT 3.5、分类器链以及SVM、随机森林、朴素贝叶斯等传统方法。实验结果表明，先进的大型语言模型在此任务中优于所有其他方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决社交媒体上疫苗相关情感的多标签分类问题。现有方法难以准确捕捉和分类用户对疫苗的各种担忧，例如对副作用的担忧、对政治因素的质疑等。传统的单标签分类方法无法处理一条推文中可能同时表达多种情感的情况。

核心思路：本文的核心思路是利用Transformer模型强大的语义理解能力，对疫苗相关的推文进行多标签分类。通过预训练的Transformer模型，可以更好地捕捉推文中的上下文信息和情感倾向，从而更准确地识别用户表达的各种担忧。

技术框架：本文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据收集和预处理：收集包含疫苗相关关键词的推文，并进行清洗、分词等预处理操作。2) 特征提取：使用Transformer模型（如BERT、GPT 3.5）对预处理后的推文进行特征提取，得到推文的向量表示。3) 多标签分类：将提取的特征输入到多标签分类器中，预测推文所包含的各种担忧标签。本文还尝试了分类器链等方法来处理标签之间的依赖关系。4) 模型评估：使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型的性能。

关键创新：本文的关键创新在于将大型语言模型（如GPT 3.5）应用于疫苗情感的多标签分类任务中。与传统的机器学习方法相比，大型语言模型具有更强的语义理解能力和泛化能力，能够更好地捕捉推文中的复杂情感和上下文信息。

关键设计：本文的关键设计包括：1) 使用预训练的Transformer模型作为特征提取器，避免了手动设计特征的繁琐过程。2) 尝试了不同的多标签分类方法，包括分类器链等，以处理标签之间的依赖关系。3) 对模型进行了微调，以适应疫苗情感分类任务的特点。具体参数设置和损失函数细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT 3.5在疫苗情感多标签分类任务中表现最佳，优于BERT、SVM、随机森林和朴素贝叶斯等方法。具体性能数据未知，但结论表明大型语言模型在该任务中具有显著优势。该研究验证了Transformer模型在处理复杂情感分类问题上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于公共卫生领域，帮助政府和卫生机构监测和分析公众对疫苗的看法，及时发现和解决公众的担忧，提高疫苗接种率。此外，该技术还可应用于其他领域的情感分析，例如舆情监控、产品评价等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In the realm of public health, vaccination stands as the cornerstone for mitigating disease risks and controlling their proliferation. The recent COVID-19 pandemic has highlighted how vaccines play a crucial role in keeping us safe. However the situation involves a mix of perspectives, with skepticism towards vaccines prevailing for various reasons such as political dynamics, apprehensions about side effects, and more. The paper addresses the challenge of comprehensively understanding and categorizing these diverse concerns expressed in the context of vaccination. Our focus is on developing a robust multi-label classifier capable of assigning specific concern labels to tweets based on the articulated apprehensions towards vaccines. To achieve this, we delve into the application of a diverse set of advanced natural language processing techniques and machine learning algorithms including transformer models like BERT, state of the art GPT 3.5, Classifier Chains & traditional methods like SVM, Random Forest, Naive Bayes. We see that the cutting-edge large language model outperforms all other methods in this context.