論文の概要: Twitmo: A Twitter Data Topic Modeling and Visualization Package for R
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11236v1
- Date: Fri, 8 Jul 2022 12:23:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-31 14:39:43.709485
- Title: Twitmo: A Twitter Data Topic Modeling and Visualization Package for R
- Title（参考訳）: Twitmo: RのためのTwitterデータトピックモデリングと可視化パッケージ
- Authors: Andreas Buchm\"uller, Gillian Kant, Christoph Weisser, Benjamin
S\"afken, Krisztina Kis-Katos, Thomas Kneib
- Abstract要約: Twitmoは、ジオタグ付きTwitterデータを収集、前処理、分析、視覚化するための幅広い方法を提供している。
このパッケージのイノベーションの1つは、ハッシュタグを使ってツイートを自動的に長文の擬似文書にまとめることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Twitmo, a package that provides a broad range of methods to
collect, pre-process, analyze and visualize geo-tagged Twitter data. Twitmo
enables the user to collect geo-tagged Tweets from Twitter and and provides a
comprehensive and user-friendly toolbox to generate topic distributions from
Latent Dirichlet Allocations (LDA), correlated topic models (CTM) and
structural topic models (STM). Functions are included for pre-processing of
text, model building and prediction. In addition, one of the innovations of the
package is the automatic pooling of Tweets into longer pseudo-documents using
hashtags and cosine similarities for better topic coherence. The package
additionally comes with functionality to visualize collected data sets and
fitted models in static as well as interactive ways and offers built-in support
for model visualizations via LDAvis providing great convenience for researchers
in this area. The Twitmo package is an innovative toolbox that can be used to
analyze public discourse of various topics, political parties or persons of
interest in space and time.
- Abstract（参考訳）: 地理タグ付きtwitterデータの収集,事前処理,解析,可視化を行う,幅広い方法を提供するパッケージであるtwitmoを提案する。
TwitmoはTwitterからジオタグ付きつぶやきを収集し、Latent Dirichlet Allocations(LDA)、相関トピックモデル(CTM)、構造トピックモデル(STM)からトピック配信を生成する包括的でユーザフレンドリなツールボックスを提供する。
関数は、テキストの事前処理、モデルの構築、予測に含まれます。
さらに、このパッケージのイノベーションの1つは、ハッシュタグとコサインの類似性を使ってツイートを長い擬似文書に自動プールすることで、トピックコヒーレンスを改善することだ。
さらにこのパッケージには、収集したデータセットと適合したモデルを静的かつインタラクティブな方法で視覚化する機能と、LDAvis経由でモデル視覚化をビルトインでサポートする機能が含まれており、この分野の研究者にとって非常に便利だ。
Twitmoパッケージは革新的なツールボックスで、様々なトピック、政党、あるいは空間と時間に関心のある人々の公開談話を分析するのに使用できる。
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