Abstrakt. I den här artikeln undersöker vi om semantiska relationer mellan enheter kan läras av att analysera mikroblogginlägg publicerade på Twitter. Vi identifierar semantiska kopplingar mellan personer, produkter, händelser och andra enheter. Vi utvecklar en relation upptäckt ram som gör det möjligt att upptäcka typade relationer som dessutom kan ha temporal dynamik. Baserat på en stor Twitter dataset, utvärderar vi olika strategier och visar att samtidiga strategier möjliggör hög precision och presterar särskilt bra för relationer mellan personer och händelser som uppnår precisioner på mer än 80%. Vi analyserar ytterligare prestandan i inlärningsrelationer som endast gäller under en viss tidsperiod och avslöjar att för dessa typer av relationer Twitter är en lämplig källa eftersom det gör det möjligt att upptäcka trendiga ämnen med högre noggrannhet och med lägre fördröjning i tiden än traditionella nyhetsmedier.
Ilknur Celik m.fl. Ref undersöka semantiska relationer b/w enheter från inlägg som publiceras av användare på Twitter och utveckla en relation upptäckt ram som upptäcker relationer mellan enheter av post.
Learning Semantic Relationships between Entities in Twitter
{'venue': 'IN: PROC. OF ICWE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}