I detta dokument lär vi oss preliminärt problemet med att rekonstruera användarnas livshistoria baserat på deras Twitter-ström och föreslog en oövervakad ram som skapar en kronologisk lista för personliga viktiga händelser (PIE) av individer. Genom att analysera enskilda tweetsamlingar finner vi att det som är lämpligt att inkludera i den personliga tidslinjen bör vara tweets som talar om personliga (i motsats till offentliga) och tidsspecifika (i motsats till time-general) ämnen. För att ytterligare extrahera dessa typer av ämnen, introducerar vi en icke-parametrisk multi-level Dirichlet Process modell för att känna igen fyra typer av tweets: personlig tid-specifika (PersonTS), personlig tid-general (PersonTG), offentlig tid-specifika (PublicTS) och offentliga tid-general (PublicTG) ämnen, som i sin tur används för ytterligare personlig händelse extraktion och tidslinjegenerering. Såvitt vi vet är detta det första arbetet fokuserat på generering av tidslinje för individer från Twitter-data. För utvärdering har vi byggt guldstandardtider som innehåller PIE-relaterade händelser från 20 vanliga twitteranvändare och 20 kändisar. Experimentella resultat visar att det är möjligt att automatiskt extrahera kronologiska tidslinjer för Twitter-användare från deras tweet samling 1.
Det finns prospekteringar REF för individuell tidslinje från Twitter.
Timeline Generation: Tracking individuals on Twitter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}