Vi presenterar en ny metod för skivutvinning från sociala strömmar som t.ex. Twitter. Till skillnad från typiska extraktionsinstallationer, kännetecknas dessa miljöer av korta, en mening meddelanden med kraftigt colloquial tal. För att ytterligare komplicera saker och ting, enskilda meddelanden kan inte uttrycka den fulla relationen som ska avslöjas, som ofta antas i extraktion uppgifter. Vi utvecklar en grafisk modell som tar itu med dessa problem genom att lära oss en latent uppsättning poster och en inspelning-meddelande anpassning samtidigt; resultatet av vår modell är en uppsättning kanoniska poster, vars värden överensstämmer med anpassade meddelanden. Vi visar att vårt tillvägagångssätt på ett korrekt sätt kan framkalla händelser från Twitter-meddelanden, utvärderade mot händelser från en lokal stadsguide. Vår metod uppnår en betydande felreduktion jämfört med referensmetoderna.
Benson och Al. REF skapade en grafisk modell som lärde sig en latent representation för twittermeddelanden och slutligen generera ett kanoniskt värde för varje händelse.
Event Discovery in Social Media Feeds
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}