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J-GLOBAL ID：202102217454453109   整理番号：21A1193994

低資源言語の話者間の社会的相互作用を理解するためのツイートの大規模言語処理:バスクの事例【JST・京大機械翻訳】

Large Scale Linguistic Processing of Tweets to Understand Social Interactions among Speakers of Less Resourced Languages: The Basque Case

著者 (3件)： Landa Joseba Fernandez de ,  Agerri Rodrigo ,  Alegria Inaki
資料名： Information (Web)  (Information (Web))
巻： 10  号： 6  ページ： 212  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7203A  ISSN： 2078-2489  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： Twitterのようなソーシャルネットワークは,通信の新しい方法の作成においてますます重要になっている。それらはまた,利用可能な大量の公共テキストデータによる社会的および言語学的研究にとって有用なツールになる。これは,現在の自然言語処理技術を大量の非構造化データに適用することができるので,より少ない資源化言語にとって特に重要である。本研究では,それらのツイート内容およびそれらから生じる社会的関係に基づいて,若年および成人の人々行動の言語的および社会的側面を研究した。この目的を念頭に置いて,8000以上のユーザから10万人以上のツイートを集めた。第1に,各ユーザを,それらのツイートの書き込みスタイルに従って,そのライフステージ(若年/成人)に関して分類した。第2に,著者らは,ライフステージに従って最もポピュラーな話題を見つけるために,個人ツイートにトピックモデリング技術を適用した。第3に,著者らはretweetsに基づいて出現する関係とコミュニティを確立した。著者らは,Twitterによって提供される大量の非構造化データを用いることが,自然言語処理のような計算技術を用いて社会的研究を促進し,人口統計特性に基づくコミュニティを分割する機会を与え,それらが如何に相互作用するか,またはそれらに関連するかを発見する。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： *相互作用 ,  *言語 ,  言語学 ,  コミュニティ ,  自然言語処理 ,  成人
準シソーラス用語： 社会的相互作用 ,  ライフステージ ,  社会的ネットワーク ,  話者 ,  ツイッター ,  非構造化データ ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 社会情報学 ,  社会ネットワーク ,  トピックモデリング ,  関係 ,  少ない資源化言語 ,  テキスト分類 ,  情報抽出 ,  自然言語処理

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (49件)：

• Cunliffe, D. Minority Languages and Social Media. In The Palgrave Handbook of Minority Languages and Communities; Springer: Berlin, Germany, 2019; pp. 451-480.
• Leivada, E.; D’Alessandro, R.; Grohmann, K.K. Eliciting big data from small, young, or non-standard languages: 10 experimental challenges. Front. Psychol. 2019, 10, 313.
• Nguyen, D.; Doğruöz, A.S.; Rosé, C.P.; de Jong, F. Computational sociolinguistics: A survey. Comput. Linguist. 2016, 42, 537-593.
• Rosenthal, S.; Farra, N.; Nakov, P. SemEval-2017 task 4: Sentiment analysis in Twitter. In Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017), Vancouver, BC, Canada, 3-4 August 2017; pp. 502-518.
• Baldwin, T.; de Marneffe, M.C.; Han, B.; Kim, Y.B.; Ritter, A.; Xu, W. Shared tasks of the 2015 workshop on noisy user-generated text: Twitter lexical normalization and named entity recognition. In Proceedings of the Workshop on Noisy User-generated Text, Beijing, China, 31 July 2015; pp. 126-135.

タイトルに関連する用語 (7件)： 資源 ,  言語 ,  話者 ,  社会的相互作用 ,  理解 ,  大規模 ,  言語処理