論文の概要: A Human Word Association based model for topic detection in social networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13066v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 17:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 13:45:43.158675
• Title: A Human Word Association based model for topic detection in social networks
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワークにおける話題検出のためのヒューマンワードアソシエーションに基づくモデル
• Authors: Mehrdad Ranjbar Khadivi, Shahin Akbarpour, Mohammad-Reza Feizi-Derakhshi, Babak Anari
• Abstract要約: 本稿では,「心的能力の模倣」の概念を用いて,ソーシャルネットワークにおける話題検出フレームワークを提案する。 FA-CUPデータセットを用いて,本手法の性能評価を行った。 これはトピック検出の分野におけるベンチマークデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8137985834223507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the widespread use of social networks, detecting the topics discussed in these networks has become a significant challenge. The current works are mainly based on frequent pattern mining or semantic relations, and the language structure is not considered. The meaning of language structural methods is to discover the relationship between words and how humans understand them. Therefore, this paper uses the Concept of the Imitation of the Mental Ability of Word Association to propose a topic detection framework in social networks. This framework is based on the Human Word Association method. The performance of this method is evaluated on the FA-CUP dataset. It is a benchmark dataset in the field of topic detection. The results show that the proposed method is a good improvement compared to other methods, based on the Topic-recall and the keyword F1 measure. Also, most of the previous works in the field of topic detection are limited to the English language, and the Persian language, especially microblogs written in this language, is considered a low-resource language. Therefore, a data set of Telegram posts in the Farsi language has been collected. Applying the proposed method to this dataset also shows that this method works better than other topic detection methods.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークの普及に伴い、これらのネットワークで議論されている話題の検出が大きな課題となっている。 現在の研究は主に頻繁なパターンマイニングや意味的関係に基づいており、言語構造は考慮されていない。 言語構造的手法の意味は、単語と人間の理解方法の関係を発見することである。 そこで,本稿では,「心的能力の模倣」の概念を用いて,ソーシャルネットワークにおける話題検出フレームワークを提案する。 この枠組みはHuman Word Association法に基づいている。 FA-CUPデータセットを用いて,本手法の性能評価を行った。 これはトピック検出の分野におけるベンチマークデータセットである。 提案手法は,Topic-recallとキーワードF1測度に基づいて,他の手法と比較して改善されている。 また、トピック検出の分野における以前の研究のほとんどは英語に限られており、ペルシア語、特にこの言語で書かれたマイクロブログは低リソース言語と考えられている。 そのため、farsi言語におけるテレグラム投稿のデータセットが収集されている。 このデータセットに提案手法を適用することで,本手法は他のトピック検出手法よりも有効であることを示す。

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