Twitter är en extremt hög volym plattform för användargenererade bidrag om något ämne. Den rikedom av innehåll som skapas i realtid i massiva mängder kräver automatiserade metoder för att identifiera frågorna i bidragen. Sådana ämnen kan utnyttjas på många sätt, till exempel i samband med den allmänna opinionens gruvdrift, marknadsföring, underhållning och katastrofhantering. I detta syfte har man föreslagit metoder för att relatera enstaka eller partiella tjänster till kunskapsbasposter. Men i mikrobloggningssystem som Twitter framträder ämnen från kulmen på ett stort antal bidrag. Därför är det nödvändigt att identifiera ämnen som bygger på samlingar av tjänster, där enskilda tjänster bidrar till någon aspekt av det större ämnet. Modeller, såsom Latent Dirichlet Allocation (LDA), föreslår algoritmer för att relatera samlingar av inlägg till uppsättningar av nyckelord som representerar underliggande ämnen. I dessa strategier, räkna ut vad de specifika ämne(er) nyckelordet uppsättningar representerar förblir som en separat uppgift. En annan fråga i ämnet upptäckt är omfattningen, som ofta är begränsad till specifika domäner, såsom hälsa. I detta arbete föreslås ett tillvägagångssätt för att identifiera domänoberoende specifika frågor som rör tjänstegrupper. I detta tillvägagångssätt behandlas enskilda tjänster och sedan aggregeras för att identifiera viktiga polletter, som sedan kartläggs till specifika ämnen. Wikipedia artikeltitlar väljs ut för att representera ämnen, eftersom de är aktuella, användargenererade, sofistikerade artiklar som spänner över ämnen av mänskligt intresse. I detta dokument beskrivs det föreslagna tillvägagångssättet, en prototypimplementering och en fallstudie baserad på uppgifter som samlats in under de starkt bidragande perioderna som motsvarar de fyra amerikanska valdebatterna 2012. De manuellt utvärderade resultaten (0.96 precision) och andra observationer från studien diskuteras i detalj.
Likhetsåtgärder kan baseras på externa resurser, såsom WordNet och Wikipedia REF.
Identifying Topics in Microblogs Using Wikipedia
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}