A Human Word Association based model for topic detection in social networks

要約

ソーシャル ネットワークの普及に伴い、ソーシャル ネットワークで議論されているトピックを検出することが大きな課題となっています。
現在の研究は主に頻出パターンマイニングや意味関係に基づいており、言語構造は考慮されていません。
言語構造手法の意味は、単語間の関係と、人間が単語をどのように理解するかを発見することです。
したがって、この論文は、単語連想の精神的能力の模倣の概念を使用して、ソーシャルネットワークにおけるトピック検出フレームワークを提案します。
このフレームワークは、Human Word Association メソッドに基づいています。
特別な抽出アルゴリズムもこの目的のために設計されています。
このメソッドのパフォーマンスは FA-CUP データセットで評価されます。
これは、トピック検出分野のベンチマーク データセットです。
結果は、トピック想起とキーワード F1 測定に基づいて、提案された方法が他の方法と比較して良好な改善であることを示しています。
また、トピック検出の分野におけるこれまでの研究のほとんどは英語に限定されており、ペルシャ語、特にこの言語で書かれたマイクロブログはリソースが少ない言語とみなされています。
したがって、ペルシア語での Telegram 投稿のデータ セットが収集されました。
提案された方法をこのデータセットに適用すると、この方法が他のトピック検出方法よりもうまく機能することもわかります。

要約(オリジナル)

With the widespread use of social networks, detecting the topics discussed in these networks has become a significant challenge. The current works are mainly based on frequent pattern mining or semantic relations, and the language structure is not considered. The meaning of language structural methods is to discover the relationship between words and how humans understand them. Therefore, this paper uses the Concept of the Imitation of the Mental Ability of Word Association to propose a topic detection framework in social networks. This framework is based on the Human Word Association method. A special extraction algorithm has also been designed for this purpose. The performance of this method is evaluated on the FA-CUP dataset. It is a benchmark dataset in the field of topic detection. The results show that the proposed method is a good improvement compared to other methods, based on the Topic-recall and the keyword F1 measure. Also, most of the previous works in the field of topic detection are limited to the English language, and the Persian language, especially microblogs written in this language, is considered a low-resource language. Therefore, a data set of Telegram posts in the Farsi language has been collected. Applying the proposed method to this dataset also shows that this method works better than other topic detection methods.

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