通过自由文本自动处理评估 COVID-19 对大学生的影响
计算与语言
2020-12-18 v1 人工智能
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摘要
本文中，我们报告了通过处理大学生生成的自由文本来评估 COVID-19 对其影响的实验结果。所谓自由文本，是指大学生（就读于美国四年制大学）通过专门设计用于评估和改善其心理健康的 App 所发布的文字记录。利用在四个月间收集的来自 1451 名学生的超过 9000 条文字记录的数据集（以 COVID-19 前后为界划分），并借助成熟的 NLP 技术，a) 我们评估了学生最感兴趣的话题在 COVID-19 前后如何变化，b) 我们评估了学生在各话题上于 COVID-19 前后所表现出的情感。我们的分析揭示，诸如教育类话题在 COVID-19 后对学生明显变得不重要，而健康类话题则更趋热门。我们还发现，相较于 COVID-19 前，所有话题中学生在 COVID-19 后的负面情感都高出许多。我们期望本研究能对高等教育中包括学院管理者、教师、家长和心理顾问在内的多方决策者产生影响。
引用
@article{arxiv.2012.09369,
title = {Assessing COVID-19 Impacts on College Students via Automated Processing of Free-form Text},
author = {Ravi Sharma and Sri Divya Pagadala and Pratool Bharti and Sriram Chellappan and Trine Schmidt and Raj Goyal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.09369},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 5 figures, HEALTHINF - 14th International Conference on Health Informatics