TrendMiner: Large-scale Cross-lingual Trend Mining Summarization of Real-time Media Streams
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http://hdl.handle.net/10045/40046
Title: | TrendMiner: Large-scale Cross-lingual Trend Mining Summarization of Real-time Media Streams |
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Authors: | Martínez Fernández, Paloma | Segura Bedmar, Isabel | Declerck, Thierry | Martínez Fernández, José Luis |
Keywords: | Tecnologías del lenguaje en medios sociales | Salud y finanzas | Generación automática de resúmenes | Language technologies in health social media | Financial analysis in social media | Summarization | Social media streams |
Knowledge Area: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Issue Date: | Sep-2014 |
Publisher: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Citation: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2014, 53: 163-166 |
Abstract: | El reciente crecimiento masivo de medios on-line y el incremento de los contenidos generados por los usuarios (por ejemplo, weblogs, Twitter, Facebook) plantea retos en el acceso e interpretación de datos multilingües de manera eficiente, rápida y asequible. El objetivo del proyecto TredMiner es desarrollar métodos innovadores, portables, de código abierto y que funcionen en tiempo real para generación de resúmenes y minería cross-lingüe de medios sociales a gran escala. Los resultados se están validando en tres casos de uso: soporte a la decisión en el dominio financiero (con analistas, empresarios, reguladores y economistas), monitorización y análisis político (con periodistas, economistas y políticos) y monitorización de medios sociales sobre salud con el fin de detectar información sobre efectos adversos a medicamentos. | The recent massive growth in online media and the rise of user-authored content (e.g weblogs, Twitter, Facebook) has led to challenges of how to access and interpret the strongly multilingual data, in a timely, efficient, and affordable manner. The goal of this project is to deliver innovative, portable open-source real-time methods for cross-lingual mining and summarization of large-scale stream media. Results are validated in three high-profile case studies: financial decision support (with analysts, traders, regulators, and economists), political analysis and monitoring (with politicians, economists, and political journalists) and monitoring patient postings in the health domain to detect adverse drug reactions. |
Sponsor: | FP7-ICT287863 |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/40046 |
ISSN: | 1135-5948 |
Language: | spa |
Type: | info:eu-repo/semantics/article |
Peer Review: | si |
Publisher version: | http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln |
Appears in Collections: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 53 (2014) |
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