Des clusters de tweets aux tags de descriptions : présentation d'un évènement par la caractérisation de ses manifestations - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Des clusters de tweets aux tags de descriptions : présentation d'un évènement par la caractérisation de ses manifestations

Abstract

Our work deals with the sub-event characterization in tweets problem through the description of their grouping. We leverage vector representation of tweets in embedding space and cluster them. We propose two methods to select descriptor candidates among tweets’ words to build a description tag set. From these tags, we propose to build a description per cluster using an integer linear programming declarative model. Experiments on real data show the interest of our approach.
Notre travail aborde le problème de caractérisation de sous-évènements dans des tweets par la description de leur groupement. Nous nous appuyons sur la représentation vectorielle de tweets dans un espace de plongement et les clusterisons. Nous proposons deux méthodes pour sélectionner des candidats parmi les mots des tweets pour construire un ensemble de tags de description. À partir de ces tags, nous proposons de construire une description par cluster en utilisant un modèle déclaratif en programmation linéaire en nombres entiers. Les expérimentations sur un jeu de données réelles montrent l'intérêt de notre approche.
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11-CNIA_2022-Gracianne-Halftermeyer-Dao.pdf (373.08 Ko) Télécharger le fichier
Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

hal-03866299 , version 1 (22-11-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03866299 , version 1

Cite

Olivier Gracianne, Anaïs Halftermeyer, Thi-Bich-Hanh Dao. Des clusters de tweets aux tags de descriptions : présentation d'un évènement par la caractérisation de ses manifestations. Conférence Nationale en Intelligence Artificielle 2022 (CNIA 2022), Jun 2022, Saint-Etienne, France. ⟨hal-03866299⟩
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