Covid-19 数据集实验详情

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Covid-19 数据集实验详情

Experiments details of Covid-19 dataset.

该数据集为 Covid-19 数据集实验详情，来自 plos.figshare.com，仅含 1 个文件（Table 5.xls），由 Abdullah M. Moussa 等 7 位作者于 2024-04-04 发布，DOI 为 10.1371/journal.pone.0301255.t005。源站描述围绕自然灾害与危机管理，提出利用域适应的增强阿拉伯语灾难数据分类模型，并使用从 Twitter 收集的阿拉伯语灾难标准数据集进行测试，实验结果表明所提模型显著优于此前最先进结果。该数据可用于复现或核查相关分类实验的表格结果（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

源站首次发布：2024-04-04。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：自然灾害，如流行病和地震，是造成痛苦和伤亡的一些主要原因。在处理这类问题时，政府危机管理流程至关重要。社交媒体平台是获取时事和公众舆论的主要信息来源之一。因此，它们已被广泛用于协助灾难检测和预防工作。所以，始终需要更好的自动系统来检测和分类社交媒体中的灾难数据。在这项工作中，我们提出了增强的阿拉伯语灾难数据分类模型。所建议的模型利用域适应来提供最先进的准确率。我们使用从 Twitter 收集的阿拉伯语灾难数据标准数据集来测试所提出的模型。实验结果表明，所提供的模型显著优于先前的最先进结果。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0301255.t005。

【主题与分类】

源站学科分类：Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Cancer、Science Policy。主题标签：experimental results show、classify disaster data、better automatic systems、aid disaster detection、social media platforms、social media、standard dataset、public opinion、provide state、proposed models。本站分类：感染性疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Cancer、Science Policy。

【获取与许可】

源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Experiments_details_of_Covid-19_dataset_/25544655

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Moussa, Abdullah M.; Abdou, Sherif; Elsayed, Khaled M.; Rashwan, Mohsen; Asif, Amna; Khatoon, Shaheen; et al. (2024). Experiments details of Covid-19 dataset.. PLOS ONE. Dataset