Ett vanligt kännetecken för kommunikation på nätet sociala nätverk är att det sker via korta meddelanden, ofta med hjälp av icke-standard språkvariationer. Dessa egenskaper gör denna typ av text till en utmanande text genre för behandling av naturligt språk. Dessutom är det i dessa digitala samhällen lätt att ge ett falskt namn, ålder, kön och plats för att dölja sin sanna identitet, vilket ger brottslingar som pedofiler nya möjligheter att putsa sina offer. Det skulle därför vara bra om användarprofiler kan kontrolleras på grundval av textanalys och falska profiler som markeras för övervakning. I detta dokument presenteras en undersökande studie där vi tillämpar en textkategoriseringsmetod för att förutsäga ålder och kön på en samling chatttexter, som vi samlade in från den belgiska sociala nätverkssajten Netlog. Vi undersöker vilka typer av funktioner som är mest informativa för en tillförlitlig förutsägelse av ålder och kön på denna svåra texttyp och utför experiment med olika datamängder för att få mer inblick i minimikraven på datastorlek för denna uppgift.
REF tillämpar en textkategoriseringsmetod för åldersklassificering med endast textfunktioner, dvs. ord unigram och bigrams.
Predicting age and gender in online social networks
{'venue': "SMUC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}