論文の概要: From Millions of Tweets to Actionable Insights: Leveraging LLMs for User Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06184v1
• Date: Fri, 09 May 2025 16:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.346504
• Title: From Millions of Tweets to Actionable Insights: Leveraging LLMs for User Profiling
• Title（参考訳）: 何百万ものツイートからアクション可能なインサイト:ユーザプロファイリングにLLMを活用する
• Authors: Vahid Rahimzadeh, Ali Hamzehpour, Azadeh Shakery, Masoud Asadpour,
• Abstract要約: ドメイン定義文を活用する新しい大規模言語モデル(LLM)ベースのアプローチを導入する。 提案手法は,解釈可能な自然言語ユーザプロファイルを生成し,広範囲なユーザデータをスケールに集約する。 実験の結果,本手法は最先端のLCM法および従来手法よりも9.8%優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.304341919932024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Social media user profiling through content analysis is crucial for tasks like misinformation detection, engagement prediction, hate speech monitoring, and user behavior modeling. However, existing profiling techniques, including tweet summarization, attribute-based profiling, and latent representation learning, face significant limitations: they often lack transferability, produce non-interpretable features, require large labeled datasets, or rely on rigid predefined categories that limit adaptability. We introduce a novel large language model (LLM)-based approach that leverages domain-defining statements, which serve as key characteristics outlining the important pillars of a domain as foundations for profiling. Our two-stage method first employs semi-supervised filtering with a domain-specific knowledge base, then generates both abstractive (synthesized descriptions) and extractive (representative tweet selections) user profiles. By harnessing LLMs' inherent knowledge with minimal human validation, our approach is adaptable across domains while reducing the need for large labeled datasets. Our method generates interpretable natural language user profiles, condensing extensive user data into a scale that unlocks LLMs' reasoning and knowledge capabilities for downstream social network tasks. We contribute a Persian political Twitter (X) dataset and an LLM-based evaluation framework with human validation. Experimental results show our method significantly outperforms state-of-the-art LLM-based and traditional methods by 9.8%, demonstrating its effectiveness in creating flexible, adaptable, and interpretable user profiles.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのユーザプロファイリングは、誤情報検出、エンゲージメント予測、ヘイトスピーチモニタリング、ユーザー行動モデリングといったタスクには不可欠である。 しかし、ツイート要約、属性ベースのプロファイリング、潜在表現学習などの既存のプロファイリング技術は、トランスファービリティの欠如、非解釈可能な機能の生成、大きなラベル付きデータセットの要求、適応性を制限する厳格な事前定義されたカテゴリへの依存など、重大な制限に直面している。 本稿では,ドメイン定義文を利用した新しい大規模言語モデル(LLM)に基づくアプローチを提案する。 まず、ドメイン固有の知識ベースを用いた半教師付きフィルタリングを行い、その後、抽象的(合成記述)と抽出的(表現的ツイート選択)の両方のユーザプロファイルを生成する。 LLMの持つ知識を最小限の人間による検証で活用することにより、我々のアプローチは、大規模ラベル付きデータセットの必要性を低減しつつ、ドメイン間で適応可能である。 提案手法は,解釈可能な自然言語ユーザプロファイルを生成し,広範囲なユーザデータをスケールに集約することで,下流のソーシャルネットワークタスクに対するLLMの推論と知識機能を解放する。 ペルシャの政治Twitter(X)データセットとLLMに基づく評価フレームワークを人間による検証で提供する。 実験の結果,従来のLCM法および従来の手法を9.8%向上させ,柔軟性,適応性,解釈可能なユーザプロファイルを作成する上での有効性を示した。

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