ArabGend：阿拉伯语Twitter的性别分析与推断
计算与语言
2022-03-02 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
Twitter的性别分析可揭示男性与女性用户之间重要的社会文化差异。过去针对大多数广泛使用的语言内容，已有大量分析与自动推断性别的工作，但据我们所知，阿拉伯语方面的工作极为有限。本文对阿拉伯语Twitter空间中男性与女性用户的差异进行了广泛分析。我们研究用户参与度、兴趣话题以及职业中的性别差距等方面的差异。除性别分析外，我们还提出一种利用用户名、头像、推文及好友网络来推断性别的方法。为此，我们手动标注了约166K个Twitter账户的性别与位置（关联约92K个用户位置），并计划于http://anonymous.com公开。我们提出的性别推断方法取得了82.1%的F1分数，比多数类基线高出47.3%。此外，我们还开发了一个演示系统并公开提供。
关键词
引用
@article{arxiv.2203.00271,
title = {ArabGend: Gender Analysis and Inference on Arabic Twitter},
author = {Hamdy Mubarak and Shammur Absar Chowdhury and Firoj Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00271},
year = {2022}
}
备注
Gender Analysis Dataset, Demography, Arabic Twitter Accounts, Arabic Social Media Content