Vi föreslår en oövervakad metod för automatisk beräkning av ordanvändning likhet i sociala medier data baserat på ämnesmodellering, som vi kontrasterar mot en baslinje fördelningsmetod och viktad Textual Matrix Factorization. Vi utvärderar dessa metoder mot en ny datauppsättning bestående av mänskliga betyg över 550 Twitter meddelandepar kommenterade för användning likhet för en uppsättning av 10 substantiv. Resultaten visar att vårt ämnesmodelleringssätt överträffar de två andra metoderna.
REF konstruerade ett ord användning likhet dataset för Twitter-meddelanden, och utvecklade ett ämne modellering metod för uppgiften, bygger på arbetet med.
Unsupervised Word Usage Similarity in Social Media Texts
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}