Fugu-MT 論文翻訳(概要): Testing network clustering algorithms with Natural Language Processing

論文の概要: Testing network clustering algorithms with Natural Language Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17135v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 20:54:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 18:21:22.710591
Title: Testing network clustering algorithms with Natural Language Processing
Title（参考訳）: 自然言語処理を用いたネットワーククラスタリングアルゴリズムのテスト
Authors: Ixandra Achitouv, David Chavalarias, Bruno Gaume,
Abstract要約: 本稿では,オンライン生産をソーシャル・グループに分類できる個人の集合として,文化に基づくオンライン・ソーシャル・グループの定義を提案する。この分析の重要な結果は、自然言語処理分類との一致を利用して、コミュニティ検出アルゴリズムをスコアリングできることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The advent of online social networks has led to the development of an abundant literature on the study of online social groups and their relationship to individuals' personalities as revealed by their textual productions. Social structures are inferred from a wide range of social interactions. Those interactions form complex -- sometimes multi-layered -- networks, on which community detection algorithms are applied to extract higher order structures. The choice of the community detection algorithm is however hardily questioned in relation with the cultural production of the individual they classify. In this work, we assume the entangled nature of social networks and their cultural production to propose a definition of cultural based online social groups as sets of individuals whose online production can be categorized as social group-related. We take advantage of this apparently self-referential description of online social groups with a hybrid methodology that combines a community detection algorithm and a natural language processing classification algorithm. A key result of this analysis is the possibility to score community detection algorithms using their agreement with the natural language processing classification. A second result is that we can assign the opinion of a random user at >85% accuracy.
Abstract（参考訳）: オンライン・ソーシャル・ネットワークの出現は、オンライン・ソーシャル・グループの研究と個人の個性との関係に関する豊富な文献の発達につながった。社会構造は幅広い社会的相互作用から推測される。これらの相互作用は複雑な、時には多層ネットワークを形成し、コミュニティ検出アルゴリズムを適用して高次構造を抽出する。しかし、コミュニティ検出アルゴリズムの選択は、彼らが分類した個人の文化的生産に関連して、厳しく疑問視されている。本研究では,ソーシャル・ネットワークの絡み合った性質と,その文化的生産を前提として,オンライン・プロダクションをソーシャル・グループに分類可能な個人の集合として,文化に基づくオンライン・ソーシャル・グループの定義を提案する。我々は、コミュニティ検出アルゴリズムと自然言語処理分類アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド手法を用いて、オンラインソーシャルグループの自己参照的な説明を生かしている。この分析の重要な結果は、自然言語処理分類との一致を利用して、コミュニティ検出アルゴリズムをスコアリングできることである。 2つ目の結果は、ランダムなユーザの意見を85%の精度で割り当てることである。

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