Twitter 中的职业检测
计算与语言
2017-01-12 v1
摘要
在本报告中，我们提出了一种称为\textit{job detection}（职业检测）的推特数据新应用。我们根据用户的推文识别其职业类别。作为初步工作，我们将任务限制为从其他职业持有者中仅识别 IT 工作者。我们使用并比较了简单的词袋模型和基于 Skip-gram 模型的文档表示。我们的结果显示基于 Skip-gram 的模型达到了 76\% 精确率和 82\% 召回率。
引用
@article{arxiv.1701.03092,
title = {Job Detection in Twitter},
author = {Besat Kassaie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.03092},
year = {2017}
}