論文の概要: EnrichEvent: Enriching Social Data with Contextual Information for Emerging Event Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16082v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 09:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 16:23:45.296759
• Title: EnrichEvent: Enriching Social Data with Contextual Information for Emerging Event Extraction
• Title（参考訳）: EnrichEvent: イベント抽出の進化のためのコンテキスト情報によるソーシャルデータ強化
• Authors: Mohammadali Sefidi Esfahani, Mohammad Akbari
• Abstract要約: 本稿では,ストリーミングソーシャルデータの語彙的および文脈的表現を活用する新しいフレームワークであるEnrichEventを提案する。 特に、文脈的知識と語彙的知識を活用して、意味的に関連するつぶやきを検出する。 提案するフレームワークは,イベントの時間的変化を示すために,各イベントのクラスタチェーンを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.795017262737487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social platforms have emerged as crucial platforms for disseminating information and discussing real-life social events, which offers an excellent opportunity for researchers to design and implement novel event detection frameworks. However, most existing approaches merely exploit keyword burstiness or network structures to detect unspecified events. Thus, they often fail to identify unspecified events regarding the challenging nature of events and social data. Social data, e.g., tweets, is characterized by misspellings, incompleteness, word sense ambiguation, and irregular language, as well as variation in aspects of opinions. Moreover, extracting discriminative features and patterns for evolving events by exploiting the limited structural knowledge is almost infeasible. To address these challenges, in this thesis, we propose a novel framework, namely EnrichEvent, that leverages the lexical and contextual representations of streaming social data. In particular, we leverage contextual knowledge, as well as lexical knowledge, to detect semantically related tweets and enhance the effectiveness of the event detection approaches. Eventually, our proposed framework produces cluster chains for each event to show the evolving variation of the event through time. We conducted extensive experiments to evaluate our framework, validating its high performance and effectiveness in detecting and distinguishing unspecified social events.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルプラットフォームは、情報を広め、実生活のソーシャルイベントを議論するための重要なプラットフォームとして現れており、研究者が新しいイベント検出フレームワークを設計、実装する素晴らしい機会となっている。 しかし、既存のほとんどのアプローチは、キーワードバーストネスやネットワーク構造を利用して特定されていない事象を検出するだけである。 したがって、しばしばイベントや社会データの困難な性質に関する特定されていない事象を特定することができない。 社会データ、例えばツイートは、ミススペル、不完全さ、単語認識の曖昧さ、不規則な言語、そして意見の側面のバリエーションによって特徴づけられる。 さらに,限られた構造知識を生かしてイベントを進化させる識別的特徴やパターンを抽出することは不可能である。 本論文では,これらの課題に対処するために,ストリーミングソーシャルデータの語彙表現と文脈表現を活用した新しいフレームワークであるenfluenceeventを提案する。 特に,文脈的知識と語彙的知識を活用し,意味的に関連したツイートを検出し,イベント検出手法の有効性を高める。 最終的に、提案フレームワークは各イベントに対してクラスタチェーンを生成し、時間を通じてイベントの変動を示す。 社会イベントの検出と識別において,そのハイパフォーマンスと有効性を検証するため,フレームワークを評価するために広範な実験を行った。

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