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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Utilizing Word Embeddings for Result Diversification in Tweet Search

verfasst von : Kezban Dilek Onal, Ismail Sengor Altingovde, Pinar Karagoz

Erschienen in: Information Retrieval Technology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The performance of result diversification for tweet search suffers from the well-known vocabulary mismatch problem, as tweets are too short and usually informal. As a remedy, we propose to adopt a query and tweet expansion strategy that utilizes automatically-generated word embeddings. Our experiments using state-of-the-art diversification methods on the Tweets2013 corpus reveal encouraging results for expanding queries and/or tweets based on the word embeddings to improve the diversification performance in tweet search. We further show that the expansions based on the word embeddings may serve as useful as those based on a manually constructed knowledge base, namely, ConceptNet.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Utilizing Word Embeddings for Result Diversification in Tweet Search
verfasst von
Kezban Dilek Onal
Ismail Sengor Altingovde
Pinar Karagoz
Copyright-Jahr
2015
Buch
Information Retrieval Technology

Print ISBN: 978-3-319-28939-7

Electronic ISBN: 978-3-319-28940-3

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-28940-3_29

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