TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Extracting Social Power Relationships from Natural Language"

Sociolinguists have long argued that social context influences language use in all manner of ways, resulting in lects 1 . This paper explores a text classification problem we will call lect modeling, an example of what has been termed computational sociolinguistics. In particular, we use machine learning techniques to identify social power relationships between members of a social network, based purely on the content of their interpersonal communication. | Extracting Social Power Relationships from Natural Language Philip Bramsen Louisville KY bramsen@ Ami Patel Massachusetts Institute of Technology Cambridge MA ampatel@ Martha Escobar-Molano San Diego CA mescobar@ Rafael Alonso SET Corporation Arlington VA ralonso@ Abstract Sociolinguists have long argued that social context influences language use in all manner of ways resulting in lects 1. This paper explores a text classification problem We will call lect modeling an example of what has been termed computational sociolinguistics. In particular we use machine learning techniques to identify social power relationships between members of a social network based purely on the content of their interpersonal communication. We rely on statistical methods as opposed to language-specific engineering to extract features which represent vocabulary and grammar usage indicative of social power lect. We then apply support vector machines to model the social power lects representing superior-subordinate communication in the Enron email corpus. Our results validate the treatment of lect modeling as a text classification problem - albeit a hard one - and constitute a case for future research in computational sociolinguistics. 1 Introduction Linguists in sociolinguistics pragmatics and related fields have analyzed the influence of social context on language and have catalogued countless phenomena that are influenced by it confirming many with qualitative and quantitative studies. In This work was done while these authors were at SET Corporation an SAIC Company. 1 Fields that deal with society and language have inconsistent terminology lect is chosen here because lect has no other English definitions and the etymology of the word gives it the sense we consider most relevant. 773 deed social context and function influence language at every level - morphologically lexically syntactically and semantically through discourse structure and through .

• Báo cáo khoa học
• Extracting Social Power Relationships
• Natural Language
• Philip Bramsen Louisville
• 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