TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Subgroup Detection in Ideological Discussions"

The rapid and continuous growth of social networking sites has led to the emergence of many communities of communicating groups. Many of these groups discuss ideological and political topics. It is not uncommon that the participants in such discussions split into two or more subgroups. The members of each subgroup share the same opinion toward the discussion topic and are more likely to agree with members of the same subgroup and disagree with members from opposing subgroups. | Subgroup Detection in Ideological Discussions Amjad Abu-Jbara EECS Department University of Michigan Ann Arbor MI USA amjbara@ Mona Diab Center for Computational Learning Systems Columbia University New York NY USA mdiab@ Pradeep Dasigi Department of Computer Science Columbia University New York NY UsA pd2359@ Dragomir Radev EECS Department University of Michigan Ann Arbor MI USA radev@ Abstract The rapid and continuous growth of social networking sites has led to the emergence of many communities of communicating groups. Many of these groups discuss ideological and political topics. It is not uncommon that the participants in such discussions split into two or more subgroups. The members of each subgroup share the same opinion toward the discussion topic and are more likely to agree with members of the same subgroup and disagree with members from opposing subgroups. In this paper we propose an unsupervised approach for automatically detecting discussant subgroups in online communities. We analyze the text exchanged between the participants of a discussion to identify the attitude they carry toward each other and towards the various aspects of the discussion topic. We use attitude predictions to construct an attitude vector for each discussant. We use clustering techniques to cluster these vectors and hence determine the subgroup membership of each participant. We compare our methods to text clustering and other baselines and show that our method achieves promising results. 1 Introduction Online forums discussing ideological and political topics are common1. When people discuss a disputed topic they usually split into subgroups. The members of each subgroup carry the same opinion 1 etc 399 toward the discission topic. The member of a subgroup is more likely to show positive attitude to the members of the same subgroup and negative attitude to the members

• Báo cáo khoa học
• Subgroup Detection
• Ideological Discussions
• Amjad Abu Jbara
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• BMC Bioinformatics
• Genotype data
• Dimension reduction
• Analyst’s toolbox
• Principle Component Analysis
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball