基于 BERT 方法的 COVID-19 公共活动限制（PPKM）影响情感分析
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2023-01-03 v1
摘要
Covid-19 已在全世界范围内迅速蔓延，并因其广泛影响被视为国际灾难。Covid-19 的影响已波及印度尼西亚，尤其体现在经济增长放缓上。这受到限制社区经济活动的社区活动限制（PPKM）实施的影响。本研究旨在基于 Twitter 数据，分析疫情期间印度尼西亚民众对 PPKM 政策的情感映射。了解公众对 PPKM 的情感映射有望帮助各利益相关方在各地区的政策评估过程中发挥作用。所使用的方法为带有 IndoBERT 特定模型的 BERT。结果显示 IndoBERT 的 f-1 分数达 84%、精确率 86%、召回率 84%；而 SVM 的 f-1 分数为 70%、精确率 72%、召回率 70%；多项朴素贝叶斯评估显示 f-1 分数 83%、精确率 78%、召回率 80%。结论是，采用 IndoBERT 模型的 BERT 方法被证明优于 SVM 与多项朴素贝叶斯等经典方法。
引用
@article{arxiv.2301.00096,
title = {Sentiment Analysis of COVID-19 Public Activity Restriction (PPKM) Impact using BERT Method},
author = {Fransiscus and A. S. Girsang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.00096},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 8 figures, original article refer to https://ijettjournal.org/archive/ijett-v70i12p226