| Revue: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000365508 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Balali, Ali1 Faili, Hesham1 Asadpour, Masoud1 Dehghani, Mostafa1 |
| Instituciones: | 1University of Tehran, College of Engineering, Teherán. Irán |
| Año: | 2013 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 17 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 207-218 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | Una cantidad grande de conocimiento está hoy en línea en varias formas como foros, chats y blogs. El gran volumen de comentarios acerca de diversos temas en una página ha creado gran complejidad para realizar el seguimiento de los flujos reales de conversación, ya que las estructuras de respuesta a comentarios por lo general no son de acceso público en las páginas web. Sería beneficioso reconstruir automáticamente la estructura de hilos de comentarios para resolver este problema. El presente trabajo se centra en la reconstrucción de la estructura de hilos en el espacio de comentarios en blogs y agencias de noticias en línea. En primer lugar, se define el conjunto de características textuales y no textuales. Luego se utiliza un algoritmo de aprendizaje para combinar las características extraídas. El método propuesto ha sido evaluado sobre tres distintos conjuntos de datos, que incluye dos conjuntos de datos en idioma persa y un conjunto en inglés. La precisión del modelo propuesto se compara con tres algoritmos de referencia. Los resultados muestran mayor precisión del método propuesto en comparación con los métodos de referencia para todos los conjuntos de datos |
| Resumen en inglés | There is a great deal of knowledge in online environments such as forums, chats and blogs. A large volume of comments with different subjects on a page has created a lot of complexity in following the actual conversation streams, since the reply structures of comments are generally not publicly accessible in online environments. It is beneficial to automatically reconstruct thread structure of comments to deal with such a problem. This work focuses on reconstructing thread structures on blogs and online news agencies' comment space. First, we define a set of textual and non-textual features. Then we use a learning algorithm to combine extracted features. The proposed method has been evaluated on three different datasets, which include two datasets in Persian and one in English. The accuracy ratio of the proposed model is compared with three baseline algorithms. The results reveal higher accuracy ratio for the proposed method in comparison with the baseline methods for all datasets |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Procesamiento de datos, Lingüística computacional, Análisis de la información, Estructura de respuestas, Redes sociales, Blogs, Aprendizaje de máquinas, Extracción de información, Gestión de la información |
| Keyword: | Computer science, Data processing, Computing linguistics, Information analysis, Reply structure, Social networks, Blogs, Machine learning, Information extraction, Information management |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver HTML) |
