10.08.2022, 15:00 Uhr
Durchführung per Videokonferenz
(Corona-Situation)
Titel: Knowledge Graph Construction From Streaming Social Media Data
Kurzfassung:
In den letzen Jahren stieg das Interesse an Knowledge Graphen in der Forschung an. Um
einen Knowledge Graphen zu konstruieren,ist es nötig, Entitäten und deren Relationen
untereinander aus Informationsquellen zu extrahieren. Eine besonders relevante Quelle
solcher Informationen sind soziale Netzwerke. Informationen, die in sozialen Netzwerken
veröffentlich twerden,sind meist nur für kurze Zeit relevant.Daher ist es nötig,sie schnell
zu verarbeiten, am besten in Echtzeit. In dieser Arbeit präsentieren wir ein Modell
basierend auf Long Short-Term Memory Netzwerken,um Entitäten und deren Relationen
aus Tweets zu extrahieren.Um unser Modell zu evaluieren, annotieren wir einen eigenen
Datensatz bestehend aus Tweets. Wir zeigen, dass unser Modell bessere Ergebnisse als
Vergleichsmodelle liefert. Weiters zeigen wir,dass das Filtern der Vorhersagen für die
"Loss"-Berechnung die Ergebnisse weiter verbessern kann. Abschließend evaluieren wir
die Nützlichkeit der Vorhersagen sowie die Grenzen des Modells in einer qualitativen
Analyse.