Många nuvarande Natural Language Processing [NLP] tekniker fungerar bra antar en stor kontext av text som indata. Men de blir ineffektiva när de tillämpas på korta texter som t.ex. Twitter-flöden. För att lösa problemet, Vi vill hitta en relaterad newswire-dokument till en viss tweet för att ge kontextuellt stöd för NLP uppgifter. Detta kräver robust modellering och förståelse av korta texters semantik. Dokumentets bidrag är tvåfaldigt: 1. Vi introducerar uppgiften Linking-Tweets-toNews samt en datauppsättning länkade tweet-news-par, vilket kan gynna många NLP-tillämpningar; 2. i motsats till tidigare forskning som fokuserar på lexikala funktioner inom de korta texterna (text-till-ord-information), föreslår vi en graf baserad latent variabel modell som modellerar inter-kort text korrelationer (text-till-text-information). Detta motiveras av iakttagelsen att en tweet vanligtvis bara täcker en aspekt av en händelse. Vi visar att med hjälp av tweet-specifika funktioner (hashtag) och nyhetsspecifika funktioner (namngivna enheter) samt tidsbundna begränsningar, kan vi extrahera text-till-text korrelationer, och därmed fullbordar den semantiska bilden av en kort text. Våra experiment visar en betydande förbättring av vår nya modell över utgångsvärden med tre utvärderingsmått i den nya uppgiften.
Ref föreslog en grafisk modell för att identifiera nyheter för en viss tweet för att ge kontextuellt stöd för NLP-uppgifter.
Linking Tweets to News: A Framework to Enrich Short Text Data in Social Media
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}