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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16082v3
• Date: Mon, 25 Dec 2023 14:27:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 22:23:03.929527
• 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言語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。 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, offering researchers an excellent opportunity to design and implement novel event detection frameworks. However, most existing approaches only exploit keyword burstiness or network structures to detect unspecified events. Thus, they often need help identifying unknown events regarding the challenging nature of events and social data. Social data, e.g., tweets, is characterized by misspellings, incompleteness, word sense ambiguation, irregular language, and 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 paper, we propose a novel framework, namely EnrichEvent, that leverages the linguistic and contextual representations of streaming social data. In particular, we leverage contextual and linguistic 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、実際のソーシャルイベントについて議論するための重要なプラットフォームとして登場し、研究者が新しいイベント検出フレームワークを設計し実装する素晴らしい機会を提供します。 しかし、既存のアプローチのほとんどは、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イベントを検出する。 そのため、イベントや社会データの困難な性質に関する未知の事象を特定するのに役立つことが多い。 社会データ(例えばツイート)は、ミススペル、不完全性、単語認識の曖昧さ、不規則な言語、意見の側面の変化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。 本稿では,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言語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,文脈的および言語的知識を活用して意味的関連のあるツイートを検出し,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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