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德斯蒙德·厄普顿巴顿,“社交媒体的语境分析:在自然语言处理社交媒体帖子引发环境的承诺和挑战”

周四,2月20日@下午5:00 - 下午6:30

Associate Professor 德斯蒙德·厄普顿巴顿

德斯蒙德·厄普顿巴顿,社会工作的副教授,哥伦比亚大学

自然语言处理,同时提供了一个机会来研究自动扫描数百万的社交媒体帖子,人们越来越担心,自动化的计算工具缺乏了解的人际交往和语言背景和细微差别的能力。哥伦比亚大学 德斯蒙德·厄普顿巴顿 介绍了在社交媒体数据中提取关键的文化,背景和细微差别的系统方法。社交媒体(CASM)方法的语境分析认为之间的差距,并在自然语言处理的批评工具的不足之处,并在地理,文化和年龄相关的变化差异的社交媒体使用和交流。 CASM使用一个团队为基础的社交媒体数据的分析,明确知情社区的专业知识。 CASM利用团队来分析推特消息来自芝加哥黑帮参与的青年。他们设计了一组实验采用手工标记CASM职位对一个遥远的模型来评估支持向量机的性能。他们发现,CASM知情手工标记数据优于基准遥远的标签,表明CASM标签的信息捕获额外的维度只是内容的方法缺乏。然后,他们一个问题,这是否是对枪支暴力的预防有益还是有害。

细节

日期:
周四,2月20日
时间:
下午5:00 - 下午6:30
事件类别:

会场

MIT E15建筑物,房间318(公共区域)
20埃姆斯街
剑桥, 02139 美国
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位置:
//whereis.mit.edu/?go=e15