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第一章 社交媒体分析概述1

1.1导论2

1.2社交媒体应用9

1.2.1社交媒体数据的跨语言文本分析10

1.2.2实际应用11

1.3社交媒体数据的挑战13

1.4社交媒体语义分析17

1.5总结19

第二章 社交媒体文本语言预处理21

2.1导论22

2.2自然语言处理工具的通用适配技术24

2.2.1文本标准化26

2.2.2社交媒体文本的NLP工具再训练28

2.3分词器29

2.4词性标注器31

2.5语块分析器和语法分析器37

2.6命名实体识别器41

2.7现有英文自然语言处理工具包及其适应性44

2.8社交媒体文本的多语性和适应性46

2.8.1语言识别47

2.8.2方言识别50

2.9总结58

第三章 社交媒体文本的语义分析59

3.1导论60

3.2地理位置检测60

3.2.1将社交媒体信息映射到地图中61

3.2.2现有地理位置信息62

3.2.3基于网络基础设施的地理位置62

3.2.4基于社交网络结构的地理位置63

3.2.5基于内容的位置检测64

3.2.6地理位置检测的评估指标70

3.3实体链接和消歧74

3.3.1实体和链接数据检测75

3.3.2实体链接的评估指标79

3.4观点挖掘和情绪分析80

3.4.1情感分析80

3.4.2情绪分析85

3.4.3讽刺检测89

3.4.4观点和情绪分类的评估指标90

3.5事件和话题检测93

3.5.1特定和非特定事件检测93

3.5.2新事件和历史事件103

3.5.3紧急事态感知104

3.5.4事件检测的评估指标105

3.6自动摘要106

3.6.1更新摘要108

3.6.2网络活动摘要109

3.6.3事件摘要110

3.6.4观点摘要111

3.6.5摘要的评估指标113

3.7机器翻译114

3.7.1应用于医学术语的标准化的基于短语的机器翻译116

3.7.2政府机构推特简讯的翻译116

3.7.3主题标签的出现、布局和翻译119

3.7.4阿拉伯社交媒体的机器翻译123

3.7.5机器翻译的评估指标126

3.8总结127

第四章 社交媒体文本分析应用129

4.1导论130

4.2医疗保健应用131

4.3金融应用141

4.4预测投票意向145

4.5媒体监测148

4.6安全和国防应用151

4.7灾难响应应用156

4.8基于NLP的用户建模158

4.9娱乐应用167

4.10基于NLP的社交媒体信息可视化169

4.11政府通信170

4.12总结171

第五章 数据采集、标注和评估173

5.1导论174

5.2数据采集和标注的讨论175

5.3垃圾信息和噪声检测176

5.4社交媒体中的隐私和民主179

5.5评估基准181

5.6总结184

第六章 总结与展望185

6.1结论186

6.2展望187

附录ATRANSLI：社交媒体分析和监控案例研究191

A.1 TRANSLI的架构192

A.2用户界面194

术语197

参考资料201

索引245