Abstrakt. Med den ständigt minskande uppmärksamhet spänner av samtida Internet-användare, titeln på online-innehåll (såsom en nyhetsartikel eller video) kan vara en viktig faktor för att avgöra dess popularitet. För att dra nytta av detta fenomen, föreslår vi en ny metod baserad på en dubbelriktad Long Short-Term Memory (LSTM) neural nätverk utformad för att förutsäga populariteten av online-innehåll med bara dess titel. Vi utvärderar den föreslagna arkitekturen på två olika datauppsättningar av nyhetsartiklar och nyhetsvideor som distribueras i sociala medier som innehåller över 40 000 prover totalt. När det gäller dessa datauppsättningar förbättrar vår strategi prestandan i förhållande till traditionella grunda metoder med en marginal på 15 %. Dessutom visar vi att användning av förtränade ordvektorer i inbäddningslagret förbättrar resultaten av LSTM-modeller, särskilt när träningssetet är litet. Såvitt vi vet är detta det första försöket att tillämpa popularitetsförutsägelse med endast textinformation från titeln.
I REF föreslogs ett tvåvägslångsiktigt kortfristigt neuralt minnesnätverk (BiLSTM) för att förutsäga prevalensen av online-innehåll.
Shallow reading with Deep Learning: Predicting popularity of online content using only its title
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}