文献

J-GLOBAL ID：202002262212063315   整理番号：20A0332706

時空間制約下でのTwitter事象検出【JST・京大機械翻訳】

Twitter Event Detection Under Spatio-Temporal Constraints

著者 (5件)： Fei Gaolei (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Cheng Yong (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liu Yang (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liu Zhuo (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Hu Guangmin (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11945  ページ： 682-694  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの情報を運ぶ日毎にTwitter上にデータが広がっている。有用な情報を採掘し,それを価値あるものにすることは意味がある。Twitterイベント検出の目的は,これらの非構造化データから実生活で何が起こるかを検出することである。著者らは,イベント検出に対するツイートの時空情報を導入した。イベント検出は,本論文において3つのステップに分けることができた。最初に,イベント単語と雑音単語の間の空間差を使用し,単語間の関係を導入し,次に,イベント単語と雑音単語を分離するモデルを構築することができる。次に,著者らは,既存の方法の欠点を補う,3つの異なる観点からイベント・ツイートの間の類似性を定義する。最後に,著者らは,ツイート間の類似性に基づくグラフを構築し,そして,グラフを,イベント検出を完了するために,異なるイベントクラスタに分割することができた。この方法は良好な結果を達成し,実際の寿命におけるイベント検出に適用できる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  クラスタ ,  *単語 ,  凝縮 ,  雑音
準シソーラス用語： 非構造化データ ,  イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Twitter事象検出 ,  雑音のある単語同定 ,  時空間制約 ,  凝縮確率

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時空間 ,  制約 ,  Twitter ,  事象検出