論文の概要: SocialED: A Python Library for Social Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13472v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 03:37:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:22:54.745822
• Title: SocialED: A Python Library for Social Event Detection
• Title（参考訳）: SocialED: ソーシャルイベント検出のためのPythonライブラリ
• Authors: Kun Zhang, Xiaoyan Yu, Pu Li, Hao Peng, Philip S. Yu,
• Abstract要約: SocialEDは、ソーシャルイベント検出(SED)タスクをサポートするように設計された、包括的なオープンソースのPythonライブラリである。 詳細なドキュメンテーションを備えた統一APIを提供し、研究者や実践者がソーシャルメディアにおけるイベント検出の完全なソリューションを提供する。 SocialEDは、グラフ構築やトークン化など、幅広い事前処理技術をサポートし、モデルのトレーニングや予測のための標準化されたインターフェースを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.928241775629566
• License:
• Abstract: SocialED is a comprehensive, open-source Python library designed to support social event detection (SED) tasks, integrating 19 detection algorithms and 14 diverse datasets. It provides a unified API with detailed documentation, offering researchers and practitioners a complete solution for event detection in social media. The library is designed with modularity in mind, allowing users to easily adapt and extend components for various use cases. SocialED supports a wide range of preprocessing techniques, such as graph construction and tokenization, and includes standardized interfaces for training models and making predictions. By integrating popular deep learning frameworks, SocialED ensures high efficiency and scalability across both CPU and GPU environments. The library is built adhering to high code quality standards, including unit testing, continuous integration, and code coverage, ensuring that SocialED delivers robust, maintainable software. SocialED is publicly available at \url{https://github.com/RingBDStack/SocialED} and can be installed via PyPI.
• Abstract（参考訳）: SocialEDは、ソーシャルイベント検出(SED)タスクをサポートし、19の検出アルゴリズムと14の多様なデータセットを統合するために設計された、包括的なオープンソースのPythonライブラリである。 詳細なドキュメンテーションを備えた統一APIを提供し、研究者や実践者がソーシャルメディアにおけるイベント検出の完全なソリューションを提供する。 このライブラリはモジュラリティを念頭に設計されており、様々なユースケースのコンポーネントを容易に適応し拡張することができる。 SocialEDは、グラフ構築やトークン化など、幅広い事前処理技術をサポートし、モデルのトレーニングや予測のための標準化されたインターフェースを含んでいる。 人気のあるディープラーニングフレームワークを統合することで、SocialEDはCPUとGPU環境の両方で高い効率とスケーラビリティを保証する。 このライブラリは、単体テスト、継続的インテグレーション、コードカバレッジなど、高いコード品質の標準に準拠して構築されており、SocialEDが堅牢でメンテナンス可能なソフトウェアを提供する。 SocialED は \url{https://github.com/RingBDStack/SocialED} で公開されている。

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