論文の概要: Point-of-Interest Type Inference from Social Media Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14734v2
- Date: Fri, 2 Oct 2020 10:31:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-10-13 00:13:50.269371
- Title: Point-of-Interest Type Inference from Social Media Text
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアテキストからの視点型推論
- Authors: Danae S\'anchez Villegas, Daniel Preo\c{t}iuc-Pietro, Nikolaos Aletras
- Abstract要約: ソーシャルメディアのテキストと投稿場所のタイプ, 公園, レストラン, その他の場所との関係について検討した。
我々は、米国内の2,761の異なる関心点から発行された200,000ドルの英語ツイートを、場所タイプ情報に富んだ新しいデータセットを紹介した。
ツイートが送信された場所のタイプを予測するために、分類器を訓練し、8つのクラスで43.67のマクロF1に到達し、それぞれのタイプの場所に関連する言語マーカーを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.424187397759475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Physical places help shape how we perceive the experiences we have there. For
the first time, we study the relationship between social media text and the
type of the place from where it was posted, whether a park, restaurant, or
someplace else. To facilitate this, we introduce a novel data set of
$\sim$200,000 English tweets published from 2,761 different points-of-interest
in the U.S., enriched with place type information. We train classifiers to
predict the type of the location a tweet was sent from that reach a macro F1 of
43.67 across eight classes and uncover the linguistic markers associated with
each type of place. The ability to predict semantic place information from a
tweet has applications in recommendation systems, personalization services and
cultural geography.
- Abstract（参考訳）: 物理的な場所は、私たちが経験した経験をどう知覚するかを形作るのに役立つ。
初めて、ソーシャルメディアのテキストと投稿された場所のタイプ、あるいは公園、レストラン、あるいは他の場所との関係を調査した。
そこで本研究では,米国内2,761ヶ所の異なる関心点から発信された20万英ツイートの新たなデータセットを紹介する。
ツイートが送信された場所のタイプを予測するために、分類器を訓練し、8つのクラスで43.67のマクロF1に達し、それぞれのタイプの場所に関連する言語マーカーを明らかにする。
ツイートから意味的な場所情報を予測する能力は、レコメンデーションシステム、パーソナライズサービス、文化地理学に応用できる。
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