עיבוד שפה טבעית למדיה חברתית — ניתוח טקסט עבור טקסט קצר ורועש
עיבוד שפה טבעית למדיה חברתית (Social Media NLP) הוא צינור עיבוד שפה טבעית מיוחד המיועד לטקסט הקצר, הרועש והבלתי פורמלי המופיע בפלטפורמות כגון טוויטר, רדיט ומדורי תגובות. בניגוד לעיבוד שפה טבעית כללי, צינור זה מתחשב במוסכמות ספציפיות לפלטפורמה — האשטאגים, אימוג'ים, קיצורים ושינויי קוד — ומאפשר משימות כגון ניתוח האשטאגים, זיהוי תוכן ויראלי ומדידת דעת קהל. מסורת אמות המידה לגישה זו הוקמה באמצעות המשימה המשותפת SemEval-2017 Task 4 (Rosenthal et al., 2017) ואמת המידה המאוחדת TweetEval (Barbieri et al., 2020).
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- Rosenthal, S. et al. (2017). SemEval-2017 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter. Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017). ACL. link ↗
- Barbieri, F. et al. (2020). TweetEval: Unified Benchmark and Comparative Evaluation for Tweet Classification. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020. link ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Social Media Text Analysis (NLP Pipeline). ScholarGate. https://scholargate.app/he/text-mining/social-media-nlp
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- BERT Embeddingsכריית טקסט↔ השוואה
- ניתוח סנטימנטכריית טקסט↔ השוואה
- סיווג טקסטכריית טקסט↔ השוואה
- TF-IDFכריית טקסט↔ השוואה
- מידול נושאיםלמידה עמוקה↔ השוואה