MigrationsKB：一个关于公众对迁移态度及其驱动因素的知识库
计算与语言
2021-08-18 v1 人工智能
摘要
随着欧洲迁移话题趋势的增强，公众现在更积极地通过 Twitter 等各类平台表达意见。因此，理解在线话语对于把握公众意见至关重要。本研究的目的是分析社交媒体平台以量化公众对迁移的态度，并识别导致这些态度的不同因素。我们收集了 2013 年至 2021 年 7 月欧洲移民接收国的推文，使用先进主题建模技术进行预处理和过滤。执行基于 BERT 的实体链接与情感分析，以及基于注意力的仇恨言论检测来标注精选推文。此外，利用外部数据库识别导致人们对迁移持负面态度的潜在社会与经济因素。为进一步推动社会科学与计算机科学交叉领域的研究，上述成果被整合为一个知识库（KB），即 MigrationsKB，其显著扩展了现有模型以考虑公众对迁移的态度和经济指标。该 KB 依据 FAIR 原则公开，可通过 SPARQL 端点查询。数据转储发布于 Zenodo。
引用
@article{arxiv.2108.07593,
title = {MigrationsKB: A Knowledge Base of Public Attitudes towards Migrations and their Driving Factors},
author = {Yiyi Chen and Harald Sack and Mehwish Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.07593},
year = {2021}
}
备注
19 pages, 11 figures