論文の概要: FastLexRank: Efficient Lexical Ranking for Structuring Social Media Posts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01183v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 02:34:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 22:50:44.172525
- Title: FastLexRank: Efficient Lexical Ranking for Structuring Social Media Posts
- Title（参考訳）: FastLexRank:ソーシャルメディアの投稿を構造化するための効率的な語彙ランク付け
- Authors: Mao Li, Frederick Conrad, Johann Gagnon-Bartsch,
- Abstract要約: FastLexRankはテキストランキングのためのLexRankアルゴリズムの効率的でスケーラブルな実装である。
文グラフの定常分布を計算するために最適化されたアプローチを用いることで、FastLexRankは元のLexRankスコアと同じ結果を維持する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6126272668390373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present FastLexRank\footnote{https://github.com/LiMaoUM/FastLexRank}, an efficient and scalable implementation of the LexRank algorithm for text ranking. Designed to address the computational and memory complexities of the original LexRank method, FastLexRank significantly reduces time and memory requirements from $\mathcal{O}(n^2)$ to $\mathcal{O}(n)$ without compromising the quality or accuracy of the results. By employing an optimized approach to calculating the stationary distribution of sentence graphs, FastLexRank maintains an identical results with the original LexRank scores while enhancing computational efficiency. This paper details the algorithmic improvements that enable the processing of large datasets, such as social media corpora, in real-time. Empirical results demonstrate its effectiveness, and we propose its use in identifying central tweets, which can be further analyzed using advanced NLP techniques. FastLexRank offers a scalable solution for text centrality calculation, addressing the growing need for efficient processing of digital content.
- Abstract（参考訳）: 我々は、テキストランキングのためのLexRankアルゴリズムの効率的かつスケーラブルな実装であるFastLexRank\footnote{https://github.com/LiMaoUM/FastLexRank}を提案する。
元のLexRank法の計算とメモリの複雑さに対処するために設計されたFastLexRankは、結果の品質や精度を損なうことなく、$\mathcal{O}(n^2)$から$\mathcal{O}(n)$に時間とメモリの要求を著しく削減する。
FastLexRankは、文グラフの定常分布を計算するために最適化されたアプローチを採用することで、計算効率を向上しながら、元のLexRankスコアと同じ結果を維持する。
本稿では,ソーシャルメディアコーパスなどの大規模データセットをリアルタイムに処理できるアルゴリズムの改良について述べる。
実験により,その効果を実証し,より高度なNLP技術を用いてさらに分析できる中心的ツイートの同定に利用することを提案する。
FastLexRankはテキスト中心性計算のためのスケーラブルなソリューションを提供する。
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