Sociala medier som t.ex. Twitter har blivit ett viktigt forum för kamratinteraktion. Förmågan att klassificera latenta användarattribut, inklusive kön, ålder, regionalt ursprung och politisk orientering enbart från Twitter-användarspråk eller liknande mycket informellt innehåll har viktiga tillämpningar i reklam, personalisering och rekommendationer. Detta papper innehåller en ny undersökning av staplade-SVM-baserade klassificeringsalgoritmer över en rik uppsättning av ursprungliga funktioner, tillämpas för att klassificera dessa fyra användarattribut. Den innehåller också omfattande analyser av funktioner och tillvägagångssätt som är effektiva och inte effektiva för att klassificera användarattribut i Twitter-stil informella skrivna genrer som skiljer sig från de andra främst talade genrer som tidigare studerats i userproperty klassificering litteratur. Våra modeller, var för sig och i ensemble, överträffar betydligt baslinjemodellerna i alla fall. En detaljerad analys av modellkomponenter och egenskaper ger en ofta underhållande inblick i distinkt språkanvändningsvariationer mellan kön, ålder, regionalt ursprung och politisk inriktning i modern informell kommunikation.
En intressant studie av några användbara funktioner för att klassificera latenta användare attribut (genus, ålder, regionalt ursprung och politisk inriktning) presenteras i REF.
Classifying latent user attributes in twitter
{'venue': "SMUC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}