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Timeline Generation: Tracking individuals on Twitter

机译：时间轴生成：在Twitter上跟踪个人

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In this paper, we preliminarily learn the problem of reconstructing users' life history based on the their Twitter stream and proposed an unsupervised framework that create a chronological list for personal important events (PIE) of individuals. By analyzing individual tweet collections, we find that what are suitable for inclusion in the personal timeline should be tweets talking about personal (as opposed to public) and time-specific (as opposed to time-general) topics. To further extract these types of topics, we introduce a non-parametric multi-level Dirichlet Process model to recognize four types of tweets: personal time-specific (PersonTS), personal time-general (PersonTG), public time-specific (PublicTS) and public time-general (PublicTG) topics, which, in turn, are used for further personal event extraction and timeline generation. To the best of our knowledge, this is the first work focused on the generation of timeline for individuals from Twitter data. For evaluation, we have built gold standard timelines that contain PIE related events from 20 ordinary twitter users and 20 celebrities. Experimental results demonstrate that it is feasible to automatically extract chronological timelines for Twitter users from their tweet collection.
机译：在本文中，我们初步了解了基于用户的Twitter流重建用户的生活历史的问题，并提出了一种无监督的框架，该框架为个人的个人重要事件（PIE）创建了按时间顺序排列的列表。通过分析个人推文集合，我们发现适合包含在个人时间轴中的应该是谈论个人（相对于公共）和特定时间（相对于一般时间）主题的推文。为了进一步提取这些类型的主题，我们引入了一个非参数的多级Dirichlet过程模型来识别四种类型的推文：个人时间特定（PersonTS），个人时间一般（PersonTG），公共时间特定（PublicTS）以及公共时间一般（PublicTG）主题，这些主题又被用于进一步的个人事件提取和时间轴生成。据我们所知，这是第一项专注于从Twitter数据为个人生成时间表的工作。为了进行评估，我们建立了黄金标准时间表，其中包含来自20个普通Twitter用户和20个名人的PIE相关事件。实验结果表明，从Twitter用户的tweet集合中自动提取时间顺序的时间表是可行的。

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