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第 12 屆 iThome 鐵人賽
DAY 15
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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
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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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  1. 13
    [D13] Weakly Supervised User Profile Extraction from Twitter (Li et al., 2014) 1/2
  2. 14
    [D14] Weakly Supervised User Profile Extraction from Twitter (Li et al., 2014)
  3. 15
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  5. 17
    [D17] Emotion Intensities in Tweets (2017) 2/2
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