تحسين اكتشاف ردود الفعل تجاه اللقاحات من خلال وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام الضبط الدقيق الأمثل للمحولات

الملخص

تصف هذه الورقة البحثية النظام الذي طوره فريق جامعة طرابلس للمهمة السادسة من المهام المشتركة العاشرة لتعدين وسائل التواصل الاجتماعي من أجل الصحة (#SMM4H)، والتي ركزت على رصد ردود الفعل الشخصية تجاه اللقاح في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. قمنا بتحسين نموذج CardiffNLP Twitter-RoBERTa-Large باستخدام إعدادات تدريب مُحسّنة واستراتيجيات معالجة مسبقة للبيانات. حقق أفضل نموذج قدمناه 0.945 بمقياس F1 على بيانات الاختبار، متفوقًا على المتوسط العام لاداء جميع الأنظمة المشاركة ​​ومقتربًا من درجة المعيار المرجعي البالغة 0.946. نوضح مسار التدريب ومقاييس التقييم والنتائج، ونقارن نظامنا بنماذج اللغات الكبيرة والنماذج القائمة على مُحوّلات المعايير المرجعية.