論文の概要: Decoding Multilingual Topic Dynamics and Trend Identification through ARIMA Time Series Analysis on Social Networks: A Novel Data Translation Framework Enhanced by LDA/HDP Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15445v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 00:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 02:54:20.833134
• Title: Decoding Multilingual Topic Dynamics and Trend Identification through ARIMA Time Series Analysis on Social Networks: A Novel Data Translation Framework Enhanced by LDA/HDP Models
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワーク上でのARIMA時系列解析による多言語トピックダイナミクスとトレンド同定のデコード:LDA/HDPモデルにより強化された新しいデータ翻訳フレームワーク
• Authors: Samawel Jaballi, Azer Mahjoubi, Manar Joundy Hazar, Salah Zrigui, Henri Nicolas, Mounir Zrigui,
• Abstract要約: われわれは、コロナウイルスパンデミックの間、チュニジアのソーシャルネットワーク内での対話や、スポーツや政治などの有名なテーマに焦点を当てている。 まず、これらのテーマに関連するコメントの多言語コーパスを集約することから始めます。 次に、言語的差異に対処するために、ノー・イングリッシュ・トゥ・イングリッシュ・マシン翻訳手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08246494848934444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, the authors present a novel methodology adept at decoding multilingual topic dynamics and identifying communication trends during crises. We focus on dialogues within Tunisian social networks during the Coronavirus Pandemic and other notable themes like sports and politics. We start by aggregating a varied multilingual corpus of comments relevant to these subjects. This dataset undergoes rigorous refinement during data preprocessing. We then introduce our No-English-to-English Machine Translation approach to handle linguistic differences. Empirical tests of this method showed high accuracy and F1 scores, highlighting its suitability for linguistically coherent tasks. Delving deeper, advanced modeling techniques, specifically LDA and HDP models are employed to extract pertinent topics from the translated content. This leads to applying ARIMA time series analysis to decode evolving topic trends. Applying our method to a multilingual Tunisian dataset, we effectively identified key topics mirroring public sentiment. Such insights prove vital for organizations and governments striving to understand public perspectives during crises. Compared to standard approaches, our model outperforms, as confirmed by metrics like Coherence Score, U-mass, and Topic Coherence. Additionally, an in-depth assessment of the identified topics revealed notable thematic shifts in discussions, with our trends identification indicating impressive accuracy, backed by RMSE-based analysis.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多言語トピックのダイナミクスの復号化と危機時のコミュニケーション傾向の同定に有効な新しい手法を提案する。 われわれは、コロナウイルスパンデミックの間、チュニジアのソーシャルネットワーク内での対話や、スポーツや政治などの有名なテーマに焦点を当てている。 まず、これらのテーマに関連するコメントの多言語コーパスを集約することから始めます。 このデータセットは、データ前処理中に厳格に洗練される。 次に、言語的差異に対処するために、ノー・イングリッシュ・トゥ・イングリッシュ・マシン翻訳手法を導入する。 本手法の実証実験では, 高い精度とF1得点を示し, 言語的に整合性のある課題に対する適合性を強調した。 より深い高度なモデリング技術、特にLDAとHDPモデルを用いて、翻訳されたコンテンツから関連するトピックを抽出する。 これにより、ARIMA時系列分析を適用して、進化するトピックのトレンドをデコードする。 提案手法を多言語チュニジアデータセットに適用し,公共の感情を反映した重要なトピックを効果的に同定した。 このような洞察は、危機時の公共の視点を理解しようとする組織や政府にとって不可欠である。 標準的なアプローチと比較して、私たちのモデルは、Coherence Score、U-mass、Topic Coherenceといったメトリクスで確認されているように、パフォーマンスが優れています。 さらに,特定トピックの詳細な評価では,RMSEに基づく分析を背景として,議論の主題的変化が顕著であり,その傾向は印象的な精度を示している。

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