Klassificering av tidsmässiga textsekvenser är en gemensam uppgift inom olika områden såsom sociala medier och webben. I detta dokument föreslår vi att Hawkes Processes ska användas för att klassificera sekvenser av tidstextdata, som utnyttjar både tids- och textinformation. Våra experiment om ryktbarhetsklassificering på fyra Twitter-datauppsättningar visar hur viktigt det är att använda tidsinformationen i tweets tillsammans med textinnehållet.
Temporal och textinformation utnyttjas för positionsklassificering över en sekvens av tweets i REF.
Hawkes Processes for Continuous Time Sequence Classification: an Application to Rumour Stance Classification in Twitter
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}