文献

J-GLOBAL ID：202102213123358324   整理番号：21A1072538

アラビア新聞記事のコンテンツにおける変化の検出のためのエントロピーベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Entropy-Based Approach for the Detection of Changes in Arabic Newspapers’ Content

著者 (5件)： Bernikova Olga (Research Laboratory for Analysis and Modeling of Social Processes, Saint Petersburg State University, Universitetskaya nab. 7-9, Saint Petersburg 190000, Russia) ,  Granichin Oleg (Faculty of Mathematics and Mechanics, and Research Laboratory for Analysis and Modeling of Social Processes, Saint Petersburg State University, Universitetsky prospekt 28, Saint Petersburg 198504, Russia) ,  Lemberg Dan (Software Engineering Department, ORT Braude College of Engineering, Karmiel 21982, Israel) ,  Redkin Oleg (Research Laboratory for Analysis and Modeling of Social Processes, Saint Petersburg State University, Universitetskaya nab. 7-9, Saint Petersburg 190000, Russia) ,  Volkovich Zeev (Software Engineering Department, ORT Braude College of Engineering, Karmiel 21982, Israel)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 22  号： 4  ページ： 441  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アラビア新聞における言語内容の変換に基づく社会的状態の意味のある変化の認識のための新しい方法を提案した。アラビア新聞における言語材料の検出変化は,指標の役割を果たす。現在提案された手法はオンライン方式で動作し,アラビア語の事前訓練ベクトル表現を使用する。前処理段階の後,課題テキストにおける単語を単語埋込み方法論の中で得られたベクトルによって置換する。このアプローチは,組込みベクトルの類似性によって一貫した言語テンプレートを代表した。問題接地試料の分布の変化は,基礎となる新聞テンプレートの違いを示した。二段階手続きは概念を実装し,そこでは,最初のステップは,現在の問題の類似性分布を,いくつかのその先行者に対応するものと対比する。2試料試験を伴う反復サンプリングアプローチは,サンプリングを安定化し,得られたp値の収集を返す。第2段階では,これらの集合のエントロピーを順次計算し,この方法で得られた時系列の変化点が新聞内容の変化を示す。アラブスプリング期間に発表されたいくつかのアラビア新聞紙の次の問題に関する数値実験は,この方法の高い信頼性を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エントロピー ,  ベクトル ,  オンラインシステム ,  言語 ,  *新聞 ,  前処理 ,  接地 ,  新聞用紙 ,  類似性 ,  単語 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： アラビア語 ,  *新聞記事 ,  数値実験 ,  高信頼性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 出版モデルモデリング ,  異常検出 ,  単語埋め込み

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

引用文献 (19件)：

• Franch, F. (Wisdom of the Crowds)2: 2010 UK Election Prediction with Social Media. J. Inf. Technol. Politics 2013, 10, 57-71.
• Leiter, D.; Murr, A.; Ramrez, E.R.; Stegmaier, M. Social networks and citizen election forecasting: The more friends the better. Int. J. Forecast. 2018, 34, 235-248.
• Wang, X.; Brown, D.E.; Gerber, M.S. Spatio-temporal modeling of criminal incidents using geographic, demographic, and twitter-derived information. In Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics, Arlington, VA, USA, 11-14 June 2012.
• Gerber, M. Predicting Crime using Twitter and Kernel Density Estimation. Decis. Support Syst. 2014, 61, 115-125.
• Korolov, R.; Lu, D.; Wang, J.; Zhou, G.; Bonial, C.; Voss, C.; Kaplan, L.; Wallace, W.; Han, J.; Ji, H. On predicting social unrest using social media. In Proceedings of the 2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, ASONAM 2016, San Francisco, CA, USA, 18-21 August 2016; pp. 89-95.

タイトルに関連する用語 (3件)： アラビア ,  新聞記事 ,  コンテンツ