Détail de l'auteur
Auteur Soumaya Cherichi |
Documents disponibles écrits par cet auteur (1)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Tweets analysis for event detection / Soumaya Cherichi in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 1 (janvier - février 2016)
[article]
Titre : Tweets analysis for event detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Soumaya Cherichi, Auteur ; Rim Faiz, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 61 - 80 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] gestion des connaissances (organisation)
[Termes IGN] processus temporel
[Termes IGN] recherche d'information
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) Social media systems have been proven to be valuable platforms for information and communication, particularly during events; in case of natural disaster like earthquakes tsunami and states of nuclear emergencies in Japan in 2011. The behavior leads to an accumulation of an enormous amount of information. However, finding relevant posts can be a challenging task, since the relevance of a post is dependent both on its content, author and tweet’s characteristics. Besides identifying tweets that describe a specific type of event is also challenging due to the high complexity and variety of event descriptions. These challenges present a big opportunity for Natural Language Processing (NLP) and Information Extraction (IE) technology to enable new large-scale data-analysis applications. Taking to account all the difficulties, this paper proposes a new metric to improve the results of the searches in microblogs. It combines content relevance, tweet relevance and author relevance, and develops a Natural Language Processing method for extracting temporal information of events from posts more specifically tweets. Our approach is based on a methodology of temporal markers classes and on a contextual exploration method. To evaluate our model, we built a knowledge management system. Actually, we used a collection of 10 thousand of tweets talking about the current events in 2014 and 2015. Numéro de notice : A2016-065 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.21.1.61-80 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.21.1.61-80 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79785
in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 21 n° 1 (janvier - février 2016) . - pp 61 - 80[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 093-2016011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible