面向 Twitter 微博摘要的时间感知知识提取
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2015-01-28 v1
摘要
Twitter 和 Facebook 等微博服务每时每刻都在收集数百万条关于热点新闻、突发事件等的用户生成内容。然而，要通过大量往往充满噪声和冗余的帖子找到感兴趣的信息实属困难。总体而言，社交媒体分析服务已引起学术界和工业界的日益关注。具体而言，微博的动态语境要求不仅管理信息的含义，还要管理知识随时间线的演变。本工作定义了时间感知知识提取（简称 TAKE）方法，该方法依赖于模糊形式概念分析的时间扩展。特别是，定义了一种微博摘要算法，该算法过滤由 TAKE 组织的时间依赖层级中的概念。该算法解决了 Twitter 上基于主题的摘要问题。除了考虑概念的时间性外，所提出的微博摘要框架的另一个显著特征是能够根据用户需求提供不同详细程度的摘要，实验结果突显了其良好的质量和完整性水平。
引用
@article{arxiv.1501.06715,
title = {Time Aware Knowledge Extraction for Microblog Summarization on Twitter},
author = {Carmen De Maio and Giuseppe Fenza and Vincenzo Loia and Mimmo Parente},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.06715},
year = {2015}
}
备注
33 pages, 10 figures