A Supervised Approach to Predict the Hierarchical Structure of Conversation Threads for Comments
المؤلفون المشاركون
Balali, A.
Faili, H.
Asadpour, M.
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-23، 23ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
23
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
User-generated texts such as comments in social media are rich sources of information.
In general, the reply structure of comments is not publicly accessible on the web.
Websites present comments as a list in chronological order.
This way, some information is lost.
A solution for this problem is to reconstruct the thread structure (RTS) automatically.
RTS predicts a semantic tree for the reply structure, useful for understanding users’ behaviours and facilitating follow of the actual conversation streams.
This paper works on RTS task in blogs, online news agencies, and news websites.
These types of websites cover various types of articles reflecting the real-world events.
People with different views participate in arguments by writing comments.
Comments express opinions, sentiments, or ideas about articles.
The reply structure of threads in these types of websites is basically different from threads in the forums, chats, and emails.
To perform RTS, we define a set of textual and nontextual features.
Then, we use supervised learning to combine these features.
The proposed method is evaluated on five different datasets.
The accuracy of the proposed method is compared with baselines.
The results reveal higher accuracy for our method in comparison with baselines in all datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Balali, A.& Faili, H.& Asadpour, M.. 2014. A Supervised Approach to Predict the Hierarchical Structure of Conversation Threads for Comments. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049765
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Balali, A.…[et al.]. A Supervised Approach to Predict the Hierarchical Structure of Conversation Threads for Comments. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049765
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Balali, A.& Faili, H.& Asadpour, M.. A Supervised Approach to Predict the Hierarchical Structure of Conversation Threads for Comments. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049765
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049765
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر