論文の概要: Fine-grained Geolocation Prediction of Tweets with Human Machine
Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13411v1
- Date: Fri, 25 Jun 2021 03:51:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-28 13:14:53.093115
- Title: Fine-grained Geolocation Prediction of Tweets with Human Machine
Collaboration
- Title（参考訳）: ヒューマンマシン協調によるつぶやきのきめ細かい位置情報予測
- Authors: Florina Dutt and Subhajit Das
- Abstract要約: クロールツイートの投稿に位置情報タグが付くのは、$1%以下だ。
本研究では、何百万ものTwitter投稿とエンドユーザードメインの専門知識を利用して、ディープニューラルネットワークモデルを構築します。
複数のニューラルアーキテクチャ実験と協調的なヒューマンマシンワークフロー設計により、位置検出に関する現在進行中の研究は、有望な結果を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.147379819740595
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Twitter is a useful resource to analyze peoples' opinions on various topics.
Often these topics are correlated or associated with locations from where these
Tweet posts are made. For example, restaurant owners may need to know where
their target customers eat with respect to the sentiment of the posts made
related to food, policy planners may need to analyze citizens' opinion on
relevant issues such as crime, safety, congestion, etc. with respect to
specific parts of the city, or county or state. As promising as this is, less
than $1\%$ of the crawled Tweet posts come with geolocation tags. That makes
accurate prediction of Tweet posts for the non geo-tagged tweets very critical
to analyze data in various domains. In this research, we utilized millions of
Twitter posts and end-users domain expertise to build a set of deep neural
network models using natural language processing (NLP) techniques, that
predicts the geolocation of non geo-tagged Tweet posts at various level of
granularities such as neighborhood, zipcode, and longitude with latitudes. With
multiple neural architecture experiments, and a collaborative human-machine
workflow design, our ongoing work on geolocation detection shows promising
results that empower end-users to correlate relationship between variables of
choice with the location information.
- Abstract（参考訳）: Twitterは、さまざまなトピックに関する人々の意見を分析するのに有用なリソースである。
多くの場合、これらのトピックは、これらのつぶやきが投稿された場所と関連付けられている。
例えば、レストランのオーナーは、食事に関する投稿の感情に関して、ターゲットの顧客がどこで食事をしているかを知る必要があり、政策プランナーは、犯罪、安全、渋滞などの関連する問題について、市民の意見を分析する必要がある。
市の特定の部分、または郡または州について。
約束通り、クロールされたツイートの投稿に位置情報タグが付くのは$1\%以下だ。
これにより、ジオタグ付けされていないツイートに対するツイートの正確な予測が、さまざまなドメインのデータ分析に非常に重要である。
本研究では,自然言語処理(NLP)技術を用いて,近隣,ジップコード,緯度などの様々な粒度における非ジオタグのつぶやき投稿の位置を推定するディープニューラルネットワークモデルを構築するために,何百万ものTwitter投稿とエンドユーザドメインの専門知識を活用した。
複数のニューラルアーキテクチャ実験と協調的なヒューマンマシンワークフロー設計により、位置情報検出に関する現在進行中の研究は、エンドユーザが選択した変数と位置情報の関係を関連付けるための有望な結果を示している。
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