論文の概要: Transcending the Attention Paradigm: Representation Learning from
Geospatial Social Media Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05378v3
- Date: Sun, 14 Jan 2024 09:29:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 01:23:05.753439
- Title: Transcending the Attention Paradigm: Representation Learning from
Geospatial Social Media Data
- Title（参考訳）: 注意パラダイムを超越する:地理空間ソーシャルメディアデータからの表現学習
- Authors: Nick DiSanto, Anthony Corso, Benjamin Sanders, Gavin Harding
- Abstract要約: 本研究では,分散パターンの源泉としてソーシャルメディアデータを調べることで,パフォーマンスベンチマークのパラダイムに挑戦する。
これらの抽象的関係を適切に表現するために、この研究では、経験的ソーシャルメディアコーパスを要素成分に分解し、人口密度の場所をまたいだ20億以上のツイートを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8311821879979955
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While transformers have pioneered attention-driven architectures as a
cornerstone of language modeling, their dependence on explicitly contextual
information underscores limitations in their abilities to tacitly learn
overarching textual themes. This study challenges the heuristic paradigm of
performance benchmarking by investigating social media data as a source of
distributed patterns. In stark contrast to networks that rely on capturing
complex long-term dependencies, models of online data inherently lack structure
and are forced to detect latent structures in the aggregate. To properly
represent these abstract relationships, this research dissects empirical social
media corpora into their elemental components, analyzing over two billion
tweets across population-dense locations. We create Bag-of-Word embedding
specific to each city and compare their respective representations. This finds
that even amidst noisy data, geographic location has a considerable influence
on online communication, and that hidden insights can be uncovered without the
crutch of advanced algorithms. This evidence presents valuable geospatial
implications in social science and challenges the notion that intricate models
are prerequisites for pattern recognition in natural language. This aligns with
the evolving landscape that questions the embrace of absolute interpretability
over abstract understanding and bridges the divide between sophisticated
frameworks and intangible relationships.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、言語モデリングの基盤として注目駆動アーキテクチャを開拓してきたが、文脈情報への依存は、テキストのテーマを暗黙的に学習する能力の限界を浮き彫りにした。
本研究では,分散パターンの源泉としてソーシャルメディアデータを調べることで,パフォーマンスベンチマークのヒューリスティックパラダイムに挑戦する。
複雑な長期的な依存関係を捉えるネットワークとは対照的に、オンラインデータのモデルは本質的に構造を欠き、集約内の潜在構造を検出せざるを得ない。
この研究は、これらの抽象的な関係を適切に表現するために、実験的なソーシャルメディアコーパスを要素的要素に分類し、人口密度の高い場所で20億以上のツイートを分析します。
我々は各都市固有の単語の埋め込みを作成し、それぞれの表現を比較する。
これは、ノイズの多いデータにもかかわらず、地理的な場所はオンライン通信に大きな影響を与え、隠れた洞察は高度なアルゴリズムの欠如なしに発見できることを示している。
この証拠は、社会科学において貴重な地理空間的含意を示し、複雑なモデルが自然言語におけるパターン認識の前提条件であるという考えに挑戦する。
これは、抽象的な理解よりも絶対的な解釈可能性を受け入れることに疑問を呈し、洗練されたフレームワークと無形関係の間の隔たりを橋渡しする進化途上の状況と一致する。
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