Senare ämnen som härrör från ämnesmodeller som Latent Dirichlet Allocation (LDA) är resultatet av dolda tematiska strukturer som ger ytterligare insikter i data. Den automatiska märkningen av sådana ämnen som härrör från sociala medier innebär dock nya utmaningar, eftersom ämnen kan karakterisera nya händelser som äger rum i den verkliga världen. Befintliga metoder för automatisk ämnesmärkning som är beroende av externa kunskapskällor blir mindre tillämpliga här eftersom relevanta artiklar/koncept för de extraherade ämnena kanske inte finns i externa källor. I detta dokument föreslår vi att man tar itu med problemet med automatisk märkning av latenta ämnen från Twitter som ett sammanfattande problem. Vi inför ett ramverk som tillämpar summeringsalgoritmer för att generera ämnesetiketter. Dessa algoritmer är oberoende av externa källor och förlitar sig endast på identifiering av dominerande termer i dokument som rör det latenta ämnet. Vi jämför effektiviteten hos befintliga toppmoderna summeringsalgoritmer. Våra resultat tyder på att summeringsalgoritmer genererar bättre ämnesetiketter som fångar händelserelaterade sammanhang jämfört med de topp-n termer som returneras av LDA.
I Ref föreslogs en sammanfattande ram för att märka de ämnen som man lärt sig från Twitter, som är oberoende av externa källor och endast bygger på identifiering av dominerande termer i dokument som rör det latenta ämnet.
Automatic Labelling of Topic Models Learned from Twitter by Summarisation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}