論文の概要: Time-aware topic identification in social media with pre-trained
language models: A case study of electric vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05143v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 04:50:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 16:37:25.749989
- Title: Time-aware topic identification in social media with pre-trained
language models: A case study of electric vehicles
- Title（参考訳）: 事前学習言語モデルを用いたソーシャルメディアにおける時間的話題識別:電気自動車を事例として
- Authors: Byeongki Jeong, Janghyeok Yoon, Jaewoong Choi
- Abstract要約: 事前学習言語モデルを用いた時間認識型トピック識別手法を提案する。
提案手法は,言語モデルを用いて時間変化トピックを追跡する動的関数と,将来有望なトピックを探索する出現スコア関数の2段階からなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent extensively competitive business environment makes companies to keep
their eyes on social media, as there is a growing recognition over customer
languages (e.g., needs, interests, and complaints) as source of future
opportunities. This research avenue analysing social media data has received
much attention in academia, but their utilities are limited as most of methods
provide retrospective results. Moreover, the increasing number of
customer-generated contents and rapidly varying topics have made the necessity
of time-aware topic evolution analyses. Recently, several researchers have
showed the applicability of pre-trained semantic language models to social
media as an input feature, but leaving limitations in understanding evolving
topics. In this study, we propose a time-aware topic identification approach
with pre-trained language models. The proposed approach consists of two stages:
the dynamics-focused function for tracking time-varying topics with language
models and the emergence-scoring function to examine future promising topics.
Here we apply the proposed approach to reddit data on electric vehicles, and
our findings highlight the feasibility of capturing emerging customer topics
from voluminous social media in a time-aware manner.
- Abstract（参考訳）: 最近の競争の激しいビジネス環境は、顧客言語(ニーズ、関心、苦情など)が将来の機会の源として認識されつつあるため、企業はソーシャルメディアに目を光らせている。
ソーシャルメディアデータを分析する研究は、学界で注目されているが、ほとんどの手法が振り返り結果を提供するため、その効用は限られている。
さらに、顧客生成コンテンツの増加と急速に変化するトピックは、タイムアウェアなトピック進化分析を必要としている。
近年,いくつかの研究者がソーシャルメディアへの事前学習型セマンティック言語モデルの適用性を示しているが,トピックの理解には限界が残されている。
本研究では,事前学習言語モデルを用いた時間認識型トピック識別手法を提案する。
提案手法は,言語モデルを用いて時間変化トピックを追跡する動的関数と,将来有望なトピックを探索する出現スコア関数の2段階からなる。
本稿では,提案手法を電気自動車のデータ再編集に適用し,新たな顧客トピックをソーシャルメディアからタイムアウェアで収集する可能性を明らかにする。
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