論文の概要: Emoji Retrieval from Gibberish or Garbled Social Media Text: A Novel Methodology and A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18046v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 23:44:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:57:03.881058
• Title: Emoji Retrieval from Gibberish or Garbled Social Media Text: A Novel Methodology and A Case Study
• Title（参考訳）: Gibberish あるいは Garbled のソーシャルメディアテキストからの絵文字検索 : 新しい手法と事例研究
• Authors: Shuqi Cui, Nirmalya Thakur, Audrey Poon,
• Abstract要約: 絵文字はソーシャルメディアプラットフォームで広く使われているが、騒々しいテキストや派手なテキストでしばしば失われる。 本稿では,ソーシャルメディア投稿中のニンブルテキストから絵文字を検索する3段階のリバースエンジニアリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Emojis are widely used across social media platforms but are often lost in noisy or garbled text, posing challenges for data analysis and machine learning. Conventional preprocessing approaches recommend removing such text, risking the loss of emojis and their contextual meaning. This paper proposes a three-step reverse-engineering methodology to retrieve emojis from garbled text in social media posts. The methodology also identifies reasons for the generation of such text during social media data mining. To evaluate its effectiveness, the approach was applied to 509,248 Tweets about the Mpox outbreak, a dataset referenced in about 30 prior works that failed to retrieve emojis from garbled text. Our method retrieved 157,748 emojis from 76,914 Tweets. Improvements in text readability and coherence were demonstrated through metrics such as Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade Level, Coleman-Liau Index, Automated Readability Index, Dale-Chall Readability Score, Text Standard, and Reading Time. Additionally, the frequency of individual emojis and their patterns of usage in these Tweets were analyzed, and the results are presented.
• Abstract（参考訳）: 絵文字はソーシャルメディアプラットフォームで広く使われているが、騒々しいテキストや派手なテキストでしばしば失われ、データ分析や機械学習の課題に悩まされる。 従来の前処理アプローチでは、このようなテキストを削除することを推奨し、絵文字の喪失とその文脈的意味を危険にさらす。 本稿では,ソーシャルメディア投稿中のニンブルテキストから絵文字を検索する3段階のリバースエンジニアリング手法を提案する。 この方法論は、ソーシャルメディアデータマイニング中にこのようなテキストを生成する理由も特定する。 有効性を評価するため、この手法は509,248件のMpoxアウトブレイクに関するツイートに適用された。 76,914ツイートから157,748の絵文字を検索した。 Flesch Reading Ease、Flesch-Kincaid Grade Level、Coleman-Liau Index、Automated Readability Index、Dale-Chall Readability Score、Text Standard、Reading Timeといったメトリクスによって、テキストの可読性とコヒーレンスが改善された。 さらに、個々の絵文字の頻度と、これらのつぶやきにおける使用パターンを分析し、その結果を提示した。

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