Överflödet av användargenererat innehåll kommer till ett pris: kvaliteten på innehållet kan variera från mycket hög till mycket låg. Vi föreslår en regressionsstrategi som innehåller olika funktioner för att rekommendera korttextdokument från Twitter, med en fördomsfull inställning till kvalitetsperspektiv. Metoden bygger på en linjär regressionsmodell som inkluderar en regulariseringsfaktor inspirerad av hypotesen om innehållsöverensstämmelse - dokument liknande i innehåll kan ha liknande kvalitet. Vi testar systemet på Edinburgh Twitter corpus. Experimentella resultat visar att den legaliseringsfaktor som inspirerats av hypotesen kan förbättra rankingprestandan och att användning av omärkta data kan göra rankingprestandan bättre. Jämförande resultat visar att vår metod överträffar flera baslinjesystem. Vi gör också systematiska funktionsanalyser och finner att innehållskvalitetsfunktioner dominerar i korttextrankning.
Toppmoderna tweet hämtningsmetoder inkluderar en linjär regressionsmodell partisk mot textkvalitet med en regulariseringsfaktor inspirerad av hypotesen att dokument liknande i innehåll kan ha liknande kvalitet REF.
Quality-biased Ranking of Short Texts in Microblogging Services
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}