Även om extrahering av användarattribut på sociala medier har fått stor uppmärksamhet, stöter befintliga metoder, mestadels övervakade, på stora svårigheter att få tillgång till uppgifter om guldstandard och är därför begränsade till att förutsäga unary predicates (t.ex. kön). I detta dokument presenterar vi en svagt övervakad strategi för användarprofilextraktion från Twitter. Användares profiler från sociala mediers webbplatser som Facebook eller Google Plus används som en avlägsen källa till övervakning för att extrahera deras attribut från användargenererad text. Förutom traditionella språkliga funktioner som används vid distansövervakning för informationsutvinning tar vår strategi också hänsyn till nätverksinformation, en unik möjlighet som erbjuds av sociala medier. Vi testar vår algoritm på tre attributdomäner: make/maka, utbildning och jobb; experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt kan göra korrekta förutsägelser för användarnas attribut baserat på deras tweets. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF föreslår att tre användarattribut (spouse, utbildning och jobb) extraheras från Twitter med hjälp av svag övervakning.
Weakly Supervised User Profile Extraction from Twitter
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}