論文の概要: SocialQuotes: Learning Contextual Roles of Social Media Quotes on the Web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16007v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 19:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 19:25:20.612953
• Title: SocialQuotes: Learning Contextual Roles of Social Media Quotes on the Web
• Title（参考訳）: SocialQuotes: Web上でのソーシャルメディア記事の文脈的役割の学習
• Authors: John Palowitch, Hamidreza Alvari, Mehran Kazemi, Tanvir Amin, Filip Radlinski,
• Abstract要約: 我々は、ソーシャルメディアの埋め込みを引用に例え、ページコンテキストを構造化された自然言語信号として形式化し、ページコンテキスト内の引用に対する役割の分類を識別する。 われわれはSocialQuotesをリリースした。SocialQuotesは3200万以上のソーシャル引用と8.3kのクラウドソースによる引用アノテーションからなるCommon Crawlから構築された新しいデータセットだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.130915550141337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Web authors frequently embed social media to support and enrich their content, creating the potential to derive web-based, cross-platform social media representations that can enable more effective social media retrieval systems and richer scientific analyses. As step toward such capabilities, we introduce a novel language modeling framework that enables automatic annotation of roles that social media entities play in their embedded web context. Using related communication theory, we liken social media embeddings to quotes, formalize the page context as structured natural language signals, and identify a taxonomy of roles for quotes within the page context. We release SocialQuotes, a new data set built from the Common Crawl of over 32 million social quotes, 8.3k of them with crowdsourced quote annotations. Using SocialQuotes and the accompanying annotations, we provide a role classification case study, showing reasonable performance with modern-day LLMs, and exposing explainable aspects of our framework via page content ablations. We also classify a large batch of un-annotated quotes, revealing interesting cross-domain, cross-platform role distributions on the web.
• Abstract（参考訳）: Webの作者は、しばしばソーシャルメディアを埋め込んでコンテンツをサポートし、豊かにするため、より効果的なソーシャルメディア検索システムとより豊かな科学的分析を可能にする、Webベースのクロスプラットフォームなソーシャルメディア表現を導出する可能性を生み出している。 そこで本稿では,ソーシャルメディアが組み込みWebコンテキストで果たす役割の自動アノテーションを可能にする,新たな言語モデリングフレームワークを提案する。 関連するコミュニケーション理論を用いて、ソーシャルメディアの埋め込みを引用に用い、ページコンテキストを構造化された自然言語信号として形式化し、ページコンテキスト内の引用に対する役割の分類を同定する。 われわれはSocialQuotesをリリースした。SocialQuotesは3200万以上のソーシャル引用と8.3kのクラウドソースによる引用アノテーションからなるCommon Crawlから構築された新しいデータセットだ。 SocialQuotesとそれに伴うアノテーションを用いて、ロール分類ケーススタディを提供し、現代のLLMで合理的なパフォーマンスを示し、ページコンテンツアブリゲーションを通じてフレームワークの説明可能な側面を明らかにする。 また、アノテーションのない大量の引用を分類し、Web上の興味深いクロスドメイン、クロスプラットフォームロールの分布を明らかにします。

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