แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Analyzing the impact of Covid-19 pandemic on traffic volume through textual data : a Bert-Based Approach

Organization : National Taiwan University. Department of Civil Engineering, Transportation Engineering Program
Email : r10521517@ntu.edu.tw

Organization : National Taiwan University. Department of Civil Engineering, Transportation Engineering Program
Email : AlbertChen@ntu.edu.tw
keyword: BERT
LCSH: COVID-19 (Disease)
LCSH: Natural language processing (Computer science)
LCSH: Transportation
Abstract: The COVID-19 pandemic has caused a significant impact on various aspects of our lives, including transportation. This study aims to analyze transportation volume during the pandemic from a textual perspective using a BERT-based model. We collected textual data from the daily press release issued by Taiwan Centers for Disease Control (CDC) to capture people’s reaction in terms of transportation under these pandemic-related information and policies. We explore people’s behavior under the government’s policy related to the pandemic by predicting the Taipei Metro’s traffic volume based on the textual data. Our study demonstrates ways of using the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) based models to predict the traffic volume during the pandemic through textual data. Policymakers could take our findings as reference to provide effective transportation services to meet people’s changing needs during and after the pandemic
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2024-03-29
Issued: 2024-03-29
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Chulalongkorn University. 5th International Conference on Civil and Building Engineering Informatics (ICCBEI 2023) (pp.81-86). Bangkok : Chulalongkorn University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICCEBEI 2023pp.81-86.pdf 575.07 KB
ใช้เวลา
0.019809 วินาที

Chung, Mu-Chieh
Title Contributor Type
Analyzing the impact of Covid-19 pandemic on traffic volume through textual data : a Bert-Based Approach
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chung, Mu-Chieh;Y.Chen, Albert

บทความ/Article
Y.Chen, Albert
Title Contributor Type
Analyzing the impact of Covid-19 pandemic on traffic volume through textual data : a Bert-Based Approach
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chung, Mu-Chieh;Y.Chen, Albert

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 16
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,607
รวม 2,623 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 109,509 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,557 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 63 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 58 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 3 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
รวม 111,191 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.28