För att extrahera strukturerade representationer av nyhetsvärdiga händelser från Twitter utgår oövervakade modeller från att tweets med samma namngivna enheter och uttryckta med liknande ord sannolikt kommer att tillhöra samma händelse. Därför grupperar de tweets i kluster baserade på kooccurence mönster av namngivna enheter och aktuella nyckelord. Det finns dock två huvudsakliga begränsningar. För det första kräver de att antalet händelser ska vara känt i förväg, vilket inte är realistiskt i praktiska tillämpningar. För det andra erkänner de inte att samma namngivna enhet kan hänvisas till av flera omnämnanden och tweets som använder olika omnämnanden skulle felaktigt tilldelas olika händelser. För att övervinna dessa begränsningar föreslår vi en icke-parametrisk Bayesiansk blandningsmodell med ordinslag för händelseutdragning, där antalet händelser kan härledas automatiskt och frågan om lexiska variationer för samma namngivna enhet kan hanteras korrekt. Vår modell har utvärderats på tre dataset med storlekar mellan 2 499 och över 60 miljoner tweets. Experimentella resultat visar att vår modell överträffar grundmetoden för alla datauppsättningar med 5–8 % i F-mått.
Zhou m.fl. I Ref föreslogs en icke-parametrisk metod för att extrahera information om strukturerade händelser från Twitter som använde ordinslag för att hantera frågan om flera omnämnanden som hänvisar till samma namngivna enhet.
Event extraction from Twitter using Non-Parametric Bayesian Mixture Model with Word Embeddings
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}