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第 12 屆 iThome 鐵人賽
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AI & Data
今晚,我想來點經典NLP論文。
系列 第
15
篇
[D15] Weakly Supervised User Profile Extraction from Twitter (2014) 2/2
12th鐵人賽
victor.huang
2020-09-29 23:22:50
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Key Points
實驗結論
工作相關的貼文,相比教育,涵括更多樣化的 mention。
教育相關的推論,可以受益於字典相關的特徵,但工作則不易。
教育相關的 mention 有比較多的線索,如功課、考試或書。
也就是用詞比較受限?
興趣與工作的界線並不明顯,端看個人的發文習慣,是多發表一些與工作同事相關的文章,或是發表與公司產品相關的貼文。
伴侶的 mention 比較難以辨識,因為兩人關係太過親密,發表提及對方的貼文文字通常很瑣碎,讓人難以分辨到底是親人還是伴侶。
不足的語義用兩人的默契填補。
即使重複多次出現,依然不利於正確的判定。
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