ET-LDA：用于对齐事件及其 Twitter 反馈的联合主题模型

在超级碗、美国总统大选及初选辩论等广播事件期间，Twitter 已成为大众分享观点和评论的事实上的平台。给定一个事件及其相关的大规模推文集合，近年来有两个基础研究问题日益受到关注：一是提取事件和推文所涵盖的主题，二是对事件进行分段。迄今为止，这些问题一直被视为独立问题并分别进行研究。在本文中，我们认为这些问题实际上是相互依赖的，应当共同解决。我们开发了一种联合贝叶斯模型，在一个统一框架中执行主题建模和事件分段。我们在两个不同领域事件相关的大规模推文数据集上对 proposed 模型进行了定量和定性评估，结果表明其显著优于基线模型。