論文の概要: Semantic Knowledge Discovery and Discussion Mining of Incel Online Community: Topic modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09586v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 19:39:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:42:41.661133
• Title: Semantic Knowledge Discovery and Discussion Mining of Incel Online Community: Topic modeling
• Title（参考訳）: インセルオンラインコミュニティにおける意味的知識発見と議論マイニング:トピック・モデリング
• Authors: Hamed Jelodar, Richard Frank
• Abstract要約: 本研究は,Incelフォーラムにおける意味的側面の発見を目的とする。 トピックモデリングに基づく自然言語処理技術を潜在トピック発見に適用する。 実験により,NLPモデルに基づく人工知能(AI)が意味的および感情的知識の発見に有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.88268082568407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online forums provide a unique opportunity for online users to share comments and exchange information on a particular topic. Understanding user behaviour is valuable to organizations and has applications for social and security strategies, for instance, identifying user opinions within a community or predicting future behaviour. Discovering the semantic aspects in Incel forums are the main goal of this research; we apply Natural language processing techniques based on topic modeling to latent topic discovery and opinion mining of users from a popular online Incel discussion forum. To prepare the input data for our study, we extracted the comments from Incels.co. The research experiments show that Artificial Intelligence (AI) based on NLP models can be effective for semantic and emotion knowledge discovery and retrieval of useful information from the Incel community. For example, we discovered semantic-related words that describe issues within a large volume of Incel comments, which is difficult with manual methods.
• Abstract（参考訳）: オンラインフォーラムは、オンラインユーザーがコメントを共有し、特定のトピックに関する情報を交換するユニークな機会を提供する。 ユーザ行動を理解することは組織にとって価値があり、例えばコミュニティ内のユーザの意見を識別したり、将来の行動を予測したりといった、社会的およびセキュリティ戦略のアプリケーションを持っている。 本研究の主目的は,インセルフォーラムのセマンティックな側面を明らかにすることであり,トピックモデリングに基づく自然言語処理手法を,人気のあるオンラインインセルディスカッションフォーラムのユーザに対する潜在トピック発見と意見マイニングに適用する。 本研究の入力データを作成するため,incels.coからコメントを抽出した。 実験の結果,NLPモデルに基づく人工知能(AI)は,インセルコミュニティから有用な情報のセマンティックおよび感情知識の発見と検索に有効であることが示唆された。 例えば,大量のインセルコメントの中で問題を記述する意味的関連語を発見したが,手作業では難しい。

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