論文の概要: Geolocation Predicting of Tweets Using BERT-Based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07865v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 12:56:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:02:14.395173
• Title: Geolocation Predicting of Tweets Using BERT-Based Models
• Title（参考訳）: BERTモデルを用いたツイートの位置推定
• Authors: Kateryna Lutsai and Christoph H. Lampert
• Abstract要約: 本研究の目的は、ツイート/ユーザ位置情報予測タスクの解決と、テキストビッグデータのジオタグ化のための柔軟な方法論を提供することである。 提案手法は,自然言語処理のためのニューラルネットワークを実装し,座標対(経度,緯度)と2次元ガウス混合モデル(GMM)として位置を推定する。 提案するモデルの範囲は、トレーニング済みの双方向表現(BERT)をベースモデルとして、Twitterデータセット上で微調整されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.806085423595334
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This research is aimed to solve the tweet/user geolocation prediction task and provide a flexible methodology for the geotagging of textual big data. The suggested approach implements neural networks for natural language processing (NLP) to estimate the location as coordinate pairs (longitude, latitude) and two-dimensional Gaussian Mixture Models (GMMs). The scope of proposed models has been finetuned on a Twitter dataset using pretrained Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) as base models. Performance metrics show a median error of fewer than 30 km on a worldwide-level, and fewer than 15 km on the US-level datasets for the models trained and evaluated on text features of tweets' content and metadata context.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、ツイート/ユーザ位置情報予測タスクの解決と、テキストビッグデータのジオタグ化のための柔軟な方法論を提供することである。 提案手法はニューラルネットワークを用いて自然言語処理(NLP)を行い,その位置を座標対(経度,緯度)と2次元ガウス混合モデル(GMM)として推定する。 提案モデルの範囲は、トレーニング済みの双方向エンコーダ表現(BERT)をベースモデルとして、Twitterデータセット上で微調整されている。 パフォーマンスメトリクスは、世界中のレベルで30km未満の中央値エラーを示し、ツイートの内容とメタデータコンテキストのテキスト特徴に基づいてトレーニングされ評価されたモデルに対する米国レベルのデータセットでは15km未満である。

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