論文の概要: EvoTaxo: Building and Evolving Taxonomy from Social Media Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19711v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 07:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.040787
• Title: EvoTaxo: Building and Evolving Taxonomy from Social Media Streams
• Title（参考訳）: EvoTaxo:ソーシャルメディアストリームからの分類学の構築と発展
• Authors: Yiyang Li, Tianyi Ma, Yanfang Ye,
• Abstract要約: EvoTaxoは、一時的に順序付けられたソーシャルメディアストリームの構築と進化のためのフレームワークである。 EvoTaxoは、生のポストを直接クラスタリングするのではなく、各ポストを現在の分類上の構造化されたドラフトアクションに変換する。 Redditコミュニティ/r/ICE_Raidsのケーススタディでは、EvoTaxoは会話における意味のある時間的変化を捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.85758041803197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Constructing taxonomies from social media corpora is challenging because posts are short, noisy, semantically entangled, and temporally dynamic. Existing taxonomy induction methods are largely designed for static corpora and often struggle to balance robustness, scalability, and sensitivity to evolving discourse. We propose EvoTaxo, a LLM-based framework for building and evolving taxonomies from temporally ordered social media streams. Rather than clustering raw posts directly, EvoTaxo converts each post into a structured draft action over the current taxonomy, accumulates structural evidence over time windows, and consolidates candidate edits through dual-view clustering that combines semantic similarity with temporal locality. A refinement-and-arbitration procedure then selects reliable edits before execution, while each node maintains a concept memory bank to preserve semantic boundaries over time. Experiments on two Reddit corpora show that EvoTaxo produces more balanced taxonomies than baselines, with clearer post-to-leaf assignment, better corpus coverage at comparable taxonomy size, and stronger structural quality. A case study on the Reddit community /r/ICE_Raids further shows that EvoTaxo captures meaningful temporal shifts in discourse. Our codebase is available here.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアコーパスから分類学を構築することは、ポストが短く、騒々しく、意味的に絡み合っていて、時間的に動的であるため困難である。 既存の分類法は、主に静的コーパスのために設計されており、しばしば、進化する談話に対する堅牢性、拡張性、感度のバランスをとるのに苦労する。 ソーシャルメディアストリームから分類学を構築・発展させるLLMベースのフレームワークであるEvoTaxoを提案する。 ポストを直接クラスタリングするのではなく、EvoTaxoは各ポストを現在の分類上の構造化されたドラフトアクションに変換し、時間ウィンドウを通じて構造的エビデンスを蓄積し、意味的類似性と時間的局所性を組み合わせたデュアルビュークラスタリングを通じて候補編集を統合する。 リファインメント・アンド・アロケーション・プロシージャは実行前に信頼できる編集を選択するが、各ノードはセマンティック・バウンダリを保持するために概念記憶バンクを保持する。 Redditの2つのコーパスの実験では、EvoTaxoはベースラインよりもバランスの取れたタコノミクスを生産し、より明確なポスト・ツー・リーフの割り当て、同等の分類学的サイズでのコーパスカバレッジの向上、構造的品質の向上が示されている。 Redditコミュニティの /r/ICE_Raids に関するケーススタディでは、EvoTaxo が会話における意味のある時間的変化を捉えていることを示している。 私たちのコードベースはこちらで利用可能です。

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