論文の概要: Word Embedding for Social Sciences: An Interdisciplinary Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03086v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 04:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-09 02:30:44.511727
• Title: Word Embedding for Social Sciences: An Interdisciplinary Survey
• Title（参考訳）: 社会科学のための言葉埋め込み : 学際的調査
• Authors: Akira Matsui, Emilio Ferrara
• Abstract要約: 人間の行動マイニングに単語埋め込み技術を適用した最近の研究について調査する。 我々は,調査論文の方法と手順を説明するための分類学を構築した。 この調査は、文献で使用される一般的な類似度測定が、集合レベルで一貫した結果を返すとしても、異なる結果が得られることを警告するための簡単な実験である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.697025191437774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To extract essential information from complex data, computer scientists have been developing machine learning models that learn low-dimensional representation mode. From such advances in machine learning research, not only computer scientists but also social scientists have benefited and advanced their research because human behavior or social phenomena lies in complex data. To document this emerging trend, we survey the recent studies that apply word embedding techniques to human behavior mining, building a taxonomy to illustrate the methods and procedures used in the surveyed papers and highlight the recent emerging trends applying word embedding models to non-textual human behavior data. This survey conducts a simple experiment to warn that common similarity measurements used in the literature could yield different results even if they return consistent results at an aggregate level.
• Abstract（参考訳）: 複雑なデータから本質的な情報を抽出するため、コンピュータ科学者は低次元表現モードを学習する機械学習モデルを開発している。 このような機械学習研究の進歩から、コンピュータ科学者だけでなく社会科学者も、人間の行動や社会現象が複雑なデータにあるため、その研究の恩恵を受け、進歩してきた。 この傾向を文書化するために,人間の行動マイニングに単語埋め込み手法を適用した最近の研究や,調査論文で用いられる方法や手順を説明する分類法の構築,非人文行動データに単語埋め込みモデルを適用する最近のトレンドを取り上げた。 この調査は、文献で使用される一般的な類似度測定が、集合レベルで一貫した結果を返すとしても、異なる結果が得られることを警告するための簡単な実験である。

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