論文の概要: BEYONDWORDS is All You Need: Agentic Generative AI based Social Media Themes Extractor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01880v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 18:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:38.219602
• Title: BEYONDWORDS is All You Need: Agentic Generative AI based Social Media Themes Extractor
• Title（参考訳）: エージェント生成AIベースのソーシャルメディアテーマエクストラクタ「BeYONDWORDS」
• Authors: Mohammed-Khalil Ghali, Abdelrahman Farrag, Sarah Lam, Daehan Won,
• Abstract要約: ソーシャルメディア投稿のテーマ分析は、公開談話に対する大きな理解を提供する。 従来の手法は、構造化されていない大規模なテキストデータの複雑さとニュアンスを捉えるのに苦労することが多い。 本研究では,事前学習した言語モデルからツイートの埋め込みを統合したテーマ分析のための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.699900017799093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thematic analysis of social media posts provides a major understanding of public discourse, yet traditional methods often struggle to capture the complexity and nuance of unstructured, large-scale text data. This study introduces a novel methodology for thematic analysis that integrates tweet embeddings from pre-trained language models, dimensionality reduction using and matrix factorization, and generative AI to identify and refine latent themes. Our approach clusters compressed tweet representations and employs generative AI to extract and articulate themes through an agentic Chain of Thought (CoT) prompting, with a secondary LLM for quality assurance. This methodology is applied to tweets from the autistic community, a group that increasingly uses social media to discuss their experiences and challenges. By automating the thematic extraction process, the aim is to uncover key insights while maintaining the richness of the original discourse. This autism case study demonstrates the utility of the proposed approach in improving thematic analysis of social media data, offering a scalable and adaptable framework that can be applied to diverse contexts. The results highlight the potential of combining machine learning and Generative AI to enhance the depth and accuracy of theme identification in online communities.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア投稿のテーマ分析は、公開談話に関する大きな理解を提供するが、伝統的な手法は、構造化されていない大規模テキストデータの複雑さとニュアンスを捉えるのにしばしば苦労する。 本研究では,事前学習された言語モデルからのつぶやき埋め込み,行列分解を用いた次元削減,潜在テーマの同定と洗練のための生成AIを取り入れたテーマ解析のための新しい手法を提案する。 我々のアプローチでは、ツイート表現を圧縮し、生成AIを用いて思考のエージェントチェーン(CoT)のプロンプトを通じて、品質保証のための二次LLMを用いてテーマを抽出し、調音する。 この手法は、ソーシャルメディアを使って彼らの経験や課題について議論するグループである自閉症コミュニティからのツイートに適用される。 テーマ抽出プロセスの自動化により、本来の言説の豊かさを維持しつつ、重要な洞察を明らかにすることが目的である。 この自閉症ケーススタディは、ソーシャルメディアデータのテーマ分析を改善するための提案手法の有用性を実証し、多様な文脈に適用可能なスケーラブルで適応可能なフレームワークを提供する。 この結果は、オンラインコミュニティにおけるテーマ識別の深さと精度を高めるために、機械学習と生成AIを組み合わせる可能性を強調している。

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