从用户生成内容预测人类活动
计算与语言
2019-07-22 v1
摘要
我们所从事的活动与我们的兴趣、个性、政治偏好以及关于未来的决策相关联。本文中，我们探索从用户生成内容预测人类活动的任务。我们收集了一个数据集，其中包含社交媒体用户撰写一系列日常活动的实例。随后，我们采用一种为识别人类活动语义而定制的先进句子嵌入框架，并对这些活动进行自动聚类。我们训练了一个神经网络模型，基于给定用户以往帖文及自我描述的文本，预测哪些聚类包含该用户已进行的活动。此外，我们探究了将推断出的用户特质纳入模型在多大程度上有助于该预测任务。
引用
@article{arxiv.1907.08540,
title = {Predicting Human Activities from User-Generated Content},
author = {Steven R. Wilson and Rada Mihalcea},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.08540},
year = {2019}
}
备注
ACL 2019