Användarrelaterat innehåll skapar ett uppsving på Internet. En lista över "buzzing ämnen" kan effektivt övervaka vågen och leda människor till sina ämnen av intresse. Ändå kan en ämnesfras, såsom "SXSW", sällan presentera informationen tydligt. I detta dokument föreslår vi att utforska en mängd olika textkällor för att sammanfatta Twitter-ämnen, inklusive tweets, normaliserade tweets via en dedikerad tweets normaliseringssystem, webbinnehåll länkade från tweets, samt integration av olika textkällor. Vi använder den konceptbaserade optimeringsramen för ämnessammanfattning, och genomför både automatisk och mänsklig utvärdering av den sammanfattande kvaliteten. Prestandaskillnader observeras för olika indatakällor och typer av ämnen. Vi tillhandahåller även en omfattande analys av uppgiftsutmaningarna.
I REF föreslås en algoritm som utforskar en mängd olika textkällor för att sammanfatta twitterämnen.
Why is "SXSW" trending? Exploring Multiple Text Sources for Twitter Topic Summarization
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Language in Social Media (LSM 2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}