Mapping German Tweets to Geographic Regions
Mapping German Tweets to Geographic Regions
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将德语推文映射到地理区域
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Steve Wendler
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tatjana Scheffler;Tatjana Scheffler Johannes Gontrum;Matthias Wegel;Steve Wendler
我们提出了第一次尝试在德国的推文按区域分类只使用文本的推文。德国Twitter用户大多不愿意分享地理位置数据。在这里，我们介绍一个两步的过程。首先，我们确定区域突出的推文进行比较，以“平均”德国推文的词汇特征的基础上。然后，区域突出的推文被分配到7个方言区域之一。我们在平衡的语料库上实现了高达50%的准确性（在区域推文上），比基线有了很大的提高。最后，我们展示了几个方向，这项工作可以扩展和改进。
We present a first attempt at classifying German tweets by region using only the text of the tweets. German Twitter users are largely unwilling to share geolocation data. Here, we introduce a two-step process. First, we identify regionally salient tweets by comparing them to an “average” German tweet based on lexical features. Then, regionally salient tweets are assigned to one of 7 dialectal regions. We achieve an accuracy (on regional tweets) of up to 50% on a balanced corpus, much improved from the baseline. Finally, we show several directions in which this work can be extended and improved.