Medan mycket arbete har övervägt problemet med latent attributet slutledning för användare av sociala medier som Twitter, har lite gjorts på icke-engelska-baserat innehåll och användare. Här gör vi den första bedömningen av latent attribute inference i språk bortom engelska, med fokus på kön inference. Vi finner att könsinferensproblemet på ganska olika språk kan åtgärdas med hjälp av befintliga maskiner. Dessutom kan noggrannhetsvinster göras genom att man tar hänsyn till språkspecifika egenskaper. Vi identifierar språk med komplex ortografi, såsom japaner, som svåra för befintliga metoder, vilket tyder på en värdefull inriktning för framtida forskning.
REF genomför den första bedömningen av latent attribute inference på olika språk utöver engelska, med fokus på kön inference av Twitter-användare.
Gender Inference of Twitter Users in Non-English Contexts
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}