Fugu-MT 論文翻訳(概要): Linking Social Media Posts to News with Siamese Transformers

論文の概要: Linking Social Media Posts to News with Siamese Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03303v1
Date: Fri, 10 Jan 2020 04:39:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-12 23:22:47.710554
Title: Linking Social Media Posts to News with Siamese Transformers
Title（参考訳）: ソーシャルメディア投稿をニュースにリンクするSamese Transformers
Authors: Jacob Danovitch
Abstract要約: キーワード検索は正確なリコールのトレードオフを示し、クラウドソースアノテーションはコストがかかる。本研究の目的は、少数のシードニュース記事のみを用いて、大規模コーパスからトレンドトピックを議論するコメントの自動的かつ正確なアドホック検索を可能にすることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Many computational social science projects examine online discourse surrounding a specific trending topic. These works often involve the acquisition of large-scale corpora relevant to the event in question to analyze aspects of the response to the event. Keyword searches present a precision-recall trade-off and crowd-sourced annotations, while effective, are costly. This work aims to enable automatic and accurate ad-hoc retrieval of comments discussing a trending topic from a large corpus, using only a handful of seed news articles.
Abstract（参考訳）: 多くの計算社会科学プロジェクトは、特定のトレンドトピックを取り巻くオンラインの談話を調べている。これらの作業は、イベントに対する反応の側面を分析するために、イベントに関連する大規模なコーパスの取得を含むことが多い。キーワード検索は正確なリコールトレードオフを示し、クラウドソースアノテーションは有効だが、費用がかかる。本研究の目的は,一握りのニュース記事のみを用いて,大きなコーパスからトレンドトピックについて議論するコメントの自動的かつ正確なアドホック検索を可能にすることである。

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