透过 Twitter 之镜：检测微文本中的问题
计算与语言
2020-06-16 v1 社会与信息网络
摘要
在一项独立研究中，我们曾对理解人们在 Twitter 上的问答习惯感兴趣。在 Twitter 中寻找问题被证明是一项困难的挑战，因此我们考虑将一些传统的自然语言处理方法应用于该问题。一方面，Twitter 充满了特质，这使得处理它变得困难。另一方面，它的长度非常受限，并且倾向于使用简单的句法结构，这可能有助于自然语言处理的性能。为了找出自然语言处理与 Twitter 结合的可行性，我们构建了一个专门处理 Twitter 输入的工具流水线，用于完成在推文中寻找问题的任务。这项工作仍处于初步阶段，但在本文中，我们讨论了所使用的技术和吸取的经验教训。
引用
@article{arxiv.2006.07732,
title = {Through the Twitter Glass: Detecting Questions in Micro-Text},
author = {Kyle Dent and Sharoda Paul},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07732},
year = {2020}
}