Vax-Culture

包含6373条标注推文的Twitter疫苗讨论数据集,用于研究疫苗犹豫和误导信息。

卡尔顿大学卡尔顿大学
arXiv
2023-06-12 更新
浏览 8
文本疫苗文本

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2023-06-12

资源简介

Vax-Culture数据集由卡尔顿大学创建,专注于Twitter上的疫苗讨论,包含6373条与疫苗相关的推文。每条推文附有详细注释,包括疫苗犹豫态度、误导信息、批评和支持的实体及传达信息。该数据集旨在帮助开发针对反疫苗信念个体的公共卫生沟通策略,并支持机器学习模型自动检测疫苗误导信息。

原始链接

https://github.com/mrzarei5/Vax-Culture

arXiv 论文 →
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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/mrzarei5/Vax-Culture.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/mrzarei5/Vax-Culture/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

Requirements

Installation

Create a conda environment and install dependencies:

conda create name Vax_Culture file requirements.txt
conda activate Vax_Culture

Dataset

  1. Copy the contents of Vax-Culture dataset directory (link) to filelists.

  2. Pull the tweets using their provided unique identifiers from Twitter and append their texts to filelists/Vax_Culture.csv under the column name tweet_text. (Any subset of the tweets in Vax_Culture.csv can be dropped. Just remember not to alter the header of columns.)

  3. Create train, validation and test subsets by running filelists/prepare_datasets.py:

python prepare_datasets.py

Classification Tasks

Run classification.py with the desired model and problem task:

python classification.py model_name Bert_base problem communicated_message

Parameter model_name can be selected from Bertweet, Bert_base, Bert_large, Roberta_base and Roberta_large for any of the four classification problem tasks.
Parameter problem can be selected from any of the values: inaccurate_or_misleadning for misleading or inaccurate information detection task, communicated_message for communicated message prediction task, multilabel_criticism for subjects of criticism prediction task, multilabel_support for subjects of support/promote prediction task.

Text Generation Task

Run generation.py with the desired model:

python generation.py model_name Bart_large problem gen

Parameter model_name can be Bart_large or T5_large.

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

完整仓库:github.com/mrzarei5/Vax-Culture

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