Anotación y representación temporal de tweets multilingües

  1. Asunción Vázquez-Méndez
  2. Ana García-Serrano
Revista:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Año de publicación: 2015

Número: 54

Páginas: 53-60

Tipo: Artículo

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Resumen

El tiempo es un elemento de importancia capital en todo espacio de información y Twitter no es una excepción. La explotación de la información temporal en tareas de recuperación y organización de información, tiene una larga tradición. Sin embargo, esta clase de enfoques, basados en contenido, no han sido muy explorados para el dominio de Twitter, y en consecuencia escasean los Corpus de tweets anotados con información temporal. En este artículo, se propone un modelo de anotación de la información temporal en el dominio de Twitter, basado en el Análisis de Conceptos Formales, en el que los atributos del contexto serán las expresiones temporales, eventos y tipos de eventos presentes en los tweets. Se define un Calendario especialmente adecuado a los fenómenos de conmemoración de aniversarios y fechas señaladas en Twitter, el Calendario Imaginario-Colectivo. El Corpus de estudio ha sido extraído de la colección de RepLab2013. Se incluye un completo análisis del mismo desde una perspectiva temporal.

Referencias bibliográficas

  • Alonso, O., M. Gertz, y R. Baeza-Yates. 2009. Clustering and exploring search results using timeline constructions. En Proceedings of the 18th ACM conference on Information and knowledge management, páginas 97-106.
  • Alonso, O., J. Strötgen, R. Baeza-Yates, y M. Gertz. 2011. Temporal Information Retrieval: Challenges and Opportunities. TWAW, 11:1-8.
  • Amigó, E., J. Carrillo de Albornoz, I. Chugur, A. Corujo, J. Gonzalo, T. Martín-Wanton, E. Meij, M. de Rijke, y D. Spina. 2013. Overview of RepLab 2013: Evaluating Online Reputation Monitoring Systems. En CLEF, volumen 8138 de LNCS, páginas 333-352. Springer.
  • Castellanos, A., J. Cigarrán, y A. García-Serrano. 2013. Modelling Techniques for Twitter Contents: A Step beyond Classification based Approaches. En Working Notes of the CLEF 2013.
  • Goralwalla, I., Y. Leontiev, M.T. Özsu, D. Szafron, y C. Combi. 2001. Temporal granularity: Completing the puzzle. Journal of Intelligent Information Systems, 16(1):41{63.
  • Llorens, H., E. Saquete, y B. Navarro. 2010. TIPSem (English and Spanish): Evaluating CRFs and Semantic Roles in TempEval-2. En Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval '10, páginas 284-291.
  • Pustejovsky, J., M.J. Castaño, R. Ingria, R. Saurí, R.J. Gaizauskas, A. Setzer, G. Katz, y D.R. Radev. 2003. TimeML: Robust Specification of Event and Temporal Expressions in Text. New directions in question answering, 3:28-34.
  • Ritter, A., O. Etzioni, S. Clark, y others. 2012. Open domain event extraction from Twitter. En Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International conference on Knowledge discovery and data mining, páginas 1104-1112. ACM.
  • Strötgen, J. y M. Gertz. 2010. HeidelTime: High Quality Rule-Based Extraction and Normalization of Temporal Expressions. En Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation, páginas 321-324, Uppsala, Sweden, July. ACL.
  • Vázquez-Méndez, A. 2014. Explotación de la Información Temporal en Twitter para la organización de tweets. Tesis de Máster, UNED.
  • Verhagen, M., I. Mani, R. Saurí, R. Knippen, S.B. Jang, J. Littman, A. Rumshisky, J. Phillips, y J. Pustejovsky. 2005. Automating temporal annotation with TARSQI. En Proceedings of the ACL 2005 on Interactive poster and demonstration sessions, páginas 81-84.
  • Vicente-Díez, M.T y P. Martínez. 2009. Temporal semantics extraction for improving web search. En 20th International Workshop on Database and Expert Systems Application, paginas 69{73. IEEE.
  • Yevtushenko, S., J. Tane, T.B. Kaiser, S. Obiedkov, J. Hereth, y H. Reppe. ConExp - The Concept Explorer. URL: http://conexp.sourceforge.net.
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