Εntity-level Εvent Ιmpact Αnalytics
| Autor: | Govind, Govind |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Equipe Hultech - Laboratoire GREYC - UMR6072, Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU), Normandie Université, Unicaen, EnsiCaen, CNRS, GREYC UMR 6072, Prof Dr. Marc Spaniol, Govind, Govind |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Classification de contenus Web sémantiquement enrichis [INFO.INFO-WB] Computer Science [cs]/Web [INFO.INFO-SI] Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI] [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI] [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing Analyse d'événements sociétaux Multilingual Web Data Entity-level Web Analytics Semantically-enriched Web Content Classification Web Semantics Societal Events Analysis Analyse du Web au niveau des entités Sémantique du Web Données Web multilingues |
| Zdroj: | Document and Text Processing. Normandie Université, Unicaen, EnsiCaen, CNRS, GREYC UMR 6072, 2019. English |
| Popis: | Our society has been rapidly growing its presence on the Web, as a consequence we aredigitizing a large collection of our daily happenings. In this scenario, the Web receives virtualoccurrences of various events corresponding to their real world occurrences from all around theworld. Scale of these events can vary from locally relevant ones up to those that receive globalattention. News and social media of current times provide all essential means to reach almost aglobal diffusion. This big data of complex societal events provide a platform to many researchopportunities for analyzing and gaining insights into the state of our society.In this thesis, we investigate a variety of social event impact analytics tasks. Specifically,we address three facets in the context of events and the Web, namely, diffusion of events in foreignlanguages communities, automated classification of Web contents, and news virality assessmentand visualization. We hypothesize that the named entities associated with an event or a Web contentcarry valuable semantic information, which can be exploited to build accurate prediction models.We have shown with the help of multiple studies that raising Web contents to the entity-levelcaptures their core essence, and thus, provides a variety of benefits in achieving better performancein diverse tasks. We report novel findings over disparate tasks in an attempt to fulfill our overallgoal on societal event impact analytics. Notre société est de plus en plus présente sur le Web. En conséquence, une grande partiedes événements quotidiens a vocation à être numérisée. Dans ce cadre, le Web contient desdescriptions de divers événements du monde réel et provenant du monde entier. L'ampleur de cesévénements peut varier, allant de ceux pertinents uniquement localement à ceux qui retiennentl'attention du monde entier. La presse et les médias sociaux permettent d’atteindre une diffusionpresque mondiale. L’ensemble de toutes ces données décrivant des événements sociétauxpotentiellement complexes ouvre la porte à de nombreuses possibilités de recherche pour analyseret mieux comprendre l'état de notre société.Dans cette thèse, nous étudions diverses tâches d’analyse de l’impact des événementssociétaux. Plus précisément, nous abordons trois facettes dans le contexte des événements et duWeb, à savoir la diffusion d’événements dans des communautés de langues étrangères, laclassification automatisée des contenus Web et l’évaluation et la visualisation de la viralité del’actualité. Nous émettons l'hypothèse que les entités nommées associées à un événement ou à uncontenu Web contiennent des informations sémantiques précieuses, qui peuvent être exploitéespour créer des modèles de prédiction précis. À l'aide de nombreuses études, nous avons montré quel'élévation du contenu Web au niveau des entités saisissait leur essence essentielle et offrait ainsiune variété d'avantages pour obtenir de meilleures performances dans diverses tâches. Nousexposons de nouvelles découvertes sur des tâches disparates afin de réaliser notre objectif global enmatière d'analyse de l’impact des événements sociétaux |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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