TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Finding Bursty Topics from Microblogs"

Microblogs such as Twitter reflect the general public’s reactions to major events. Bursty topics from microblogs reveal what events have attracted the most online attention. Although bursty event detection from text streams has been studied before, previous work may not be suitable for microblogs because compared with other text streams such as news articles and scientific publications, microblog posts are particularly diverse and noisy. | Finding Bursty Topics from Microblogs Qiming Diao Jing Jiang Feida Zhu Ee-Peng Lim Living Analytics Research Centre School of Information Systems Singapore Management University jingjiang fdzhu eplim @ Abstract Microblogs such as Twitter reflect the general public s reactions to major events. Bursty topics from microblogs reveal what events have attracted the most online attention. Although bursty event detection from text streams has been studied before previous work may not be suitable for microblogs because compared with other text streams such as news articles and scientific publications microblog posts are particularly diverse and noisy. To find topics that have bursty patterns on microblogs we propose a topic model that simultaneously captures two observations 1 posts published around the same time are more likely to have the same topic and 2 posts published by the same user are more likely to have the same topic. The former helps find event-driven posts while the latter helps identify and filter out personal posts. Our experiments on a large Twitter dataset show that there are more meaningful and unique bursty topics in the top-ranked results returned by our model than an LDA baseline and two degenerate variations of our model. We also show some case studies that demonstrate the importance of considering both the temporal information and users personal interests for bursty topic detection from microblogs. 1 Introduction With the fast growth of Web a vast amount of user-generated content has accumulated on the social Web. In particular microblogging sites such as Twitter allow users to easily publish short instant posts about any topic to be shared with the 536 general public. The textual content coupled with the temporal patterns of these microblog posts provides important insight into the general public s interest. A sudden increase of topically similar posts usually indicates a burst of interest in some event that has .

• Báo cáo khoa học
• Finding Bursty Topics
• Microblogs
• Qiming Diao
• Jing Jiang
• Feida Zhu
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• 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