Tweets är den mest aktuella och inkluderande ström av information och kommentarer om aktuella händelser, men de är också fragmenterade och bullriga, motivera behovet av system som kan extrahera, aggregera och kategorisera viktiga händelser. Tidigare arbete med att extrahera strukturerade representationer av händelser har främst fokuserat på newswire text; Twitter unika egenskaper presenterar nya utmaningar och möjligheter för open-domain händelse extraktion. Detta dokument beskriver TwiCalthe första öppna-domän händelse-extrahering och kategorisering system för Twitter. Vi visar att det verkligen är möjligt att exakt ta fram en öppen kalender med viktiga händelser från Twitter. Dessutom presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka viktiga händelsekategorier och klassificera extraherade händelser baserat på latenta variabla modeller. Genom att utnyttja stora volymer av omärkta data uppnår vår strategi en 14-procentig ökning av maximal F1 jämfört med en övervakad baslinje. En kontinuerligt uppdaterad demonstration av vårt system kan ses på http://statuscalendar.com.Våra NLP-verktyg finns tillgängliga på http://github.com/aritter/ twitter_nlp.
TwiCal presenteras i REF som den första öppna domän händelsen extraktion och kategorisering verktyg för Twitter.
Open domain event extraction from twitter
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}