Обробка природної мови в соціальних мережах (Social Media NLP) — аналіз тексту для коротких і "зашумлених" повідомлень
Обробка природної мови в соціальних мережах (Social Media NLP) — це спеціалізований конвеєр обробки природної мови, розроблений для коротких, "зашумлених" та неформальних текстів, що з’являються на таких платформах, як Twitter, Reddit та в розділах коментарів. На відміну від загальноцільової обробки природної мови, цей конвеєр враховує специфічні для платформи конвенції — хештеги, емодзі, абревіатури та перемикання кодів — що дозволяє виконувати такі завдання, як аналіз хештегів, виявлення вірусного контенту та вимірювання громадської думки. Традиція бенчмаркінгу для цього підходу була встановлена за допомогою спільного завдання SemEval-2017 Task 4 (Rosenthal et al., 2017) та уніфікованого бенчмарку TweetEval (Barbieri et al., 2020).
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Social Media Text Analysis (NLP Pipeline). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/text-mining/social-media-nlp
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- BERT EmbeddingsІнтелектуальний аналіз тексту↔ порівняти
- Сентимент-аналізІнтелектуальний аналіз тексту↔ порівняти
- Класифікація текстуІнтелектуальний аналіз тексту↔ порівняти
- TF-IDFІнтелектуальний аналіз тексту↔ порівняти
- Тематичне моделюванняГлибоке навчання↔ порівняти
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →