Automatic Text Summarization Methods Used on Twitter

Nazan Kemaloğlu; Ecir Uğur Küçüksille

Automatic Text Summarization Methods Used on Twitter

Abstract

Automatic Text Summarization; is one of the areas of Natural Language Processing which has become very popular especially in recent years. Generally automatic text summarization; is the process of getting a summary of a document given as input to the computer as output. The documents used for summarization are usually selected from news texts, corner texts or research texts. In addition to this, efforts are being made to achieve the same successes on documents that are defined as microblogs and that appear to be relatively short and meaningless. In this study, automatic text summarization methods used on the data obtained from Twitter, which is one of the most widely used microblog sites today, are examined. Summarization performances were evaluated in the light of the obtained findings, the methods used were examined and the difficulties encountered and their solutions were presented.

Keywords

Natural Language Processing , Automatic Summarization , Social Media Analysis , Twitter

Kaynakça

[1] Coban, O. (2016). "Turkish Twitter Sentiment Analysis Using Text Classification Techniques". Doktora tezi. Atatürk Üniversitesi.
[2] Adali, E. (2012). "Natural Language Processing". Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5(6).
[3] Bian, J., Topaloglu, U., & Yu, F. (2012). "Towards large-scale Twitter mining for drug-related adverse events." 2012 Uluslararası Akıllı Sağlık ve İyilik Çalıştayı Bildirileri, ss. 25-32. ACM.
[4] Meral, M., & Diri, B. (2014). "Sentiment analysis on Twitter." Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Konferansı (SIU), 2014 22. IEEE, ss. 690-693.
[5] Schonfeld, E. (2009). "Pingdom Says People Are Tweeting 27 Million Times A Day." TechCrunch. https://techcrunch.com/2009/11/12/twitter-27-million-tweets-day-pingdo (erişim tarihi: 20.04.2018).
[6] Sharifi, B. (2010). "Automatic Microblog Classification and Summarization". Doktora tezi. Colorado Üniversitesi.
[7] Guran, A. (2013). "Automatic Text Summarization System". Doktora tezi. Yıldız Teknik Üniversitesi.
[8] Uzundere, E., Dedja, E., Diri, B., & Amasyah, M. F. (2008). "Türkçe Haber Metinleri için Otomatik Özetleme". ASYU 2008 Bildiri Kitabı, Isparta, Türkiye.
[9] Gundogdu, O. E., & Duru, N. (2016). "Methods Used in Turkish Text Summarization." http://ab.org.tr/ab16/bildiri/36.pdf (erişim tarihi: 20.04.2018).
[10] Han, L. C. (2014). "Detecting News Topics from Microblogs Using Sequential Pattern Mining". Doktora tezi. Queensland Teknoloji Üniversitesi.

[11] Gunduz M., S. (2014). "Classification of Content of News Posts on Social Networks". Doktora tezi. Gazi Üniversitesi.
[12] Shankar, Y., Karunamoorthy, S., & Bhayani, S. (2016). "An Approach to Automatic Trending Tweet Summarization." https://github.com/yuva29/twitter-trends-summarizer (erişim tarihi: 20.04.2018).
[13] Sharifi, B., Hutton, M. A., & Kalita, J. (2010). "Automatic summarization of twitter topics." Design and Analysis of Algorithm Ulusal Atölye Çalışması, Tezpur, Hindistan.
[14] Sharifi, B., Hutton, M. A., & Kalita, J. K. (2010). "Experiments in microblog summarization." 2010 IEEE İkinci Uluslararası Sosyal Bilişim Konferansı Bildirileri, ss. 49-56. IEEE Bilgisayar Topluluğu.
[15] Vanderwende, L., Suzuki, H., Brockett, C., & Nenkova, A. (2007). "Beyond SumBasic: Task-focused summarization with sentence simplification and lexical expansion." Bilgi İşleme ve Yönetimi, 43(6), ss. 1606-1618.
[16] Wadhvani, R., Pateriya, R. K., & Roy, D. (2013). "A Topic-driven Summarization using K-means Clustering and Tf-Isf Sentence Ranking." Uluslararası Bilgisayar Uygulamaları Dergisi, 79(8), ss. 39-45.
[17] Kebabcı, K. (2015). "Detection and Summarization of the High Priority Tweets After Natural Disaster". Doktora tezi. Yıldız Teknik Üniversitesi.
[18] Rosa, K. D., Shah, R., Lin, B., Gershman, A., & Frederking, R. (2011). "Topical clustering of tweets." SIGIR Workshop on Social Web Search and Mining Bildirileri. ANSI Standart Y10.5-1968.
[19] Inouye, D., & Kalita, J. K. (2011). "Comparing twitter summarization algorithms for multiple post summaries." 2011 IEEE Üçüncü Uluslararası Sosyal Bilişim Konferansı Bildirileri, ss. 298-306. IEEE.
[20] Kebabcı, K., & Diri, B. (2017). "User Opinion Analysis on Turkish Tweets." Muğla Bilim ve Teknoloji Dergisi, 3(1).
[21] Nichols, J., Mahmud, J., & Drews, C. (2012). "Summarizing sporting events using twitter." 2012 ACM Uluslararası Akıllı Kullanıcı Arayüzleri Konferansı Bildirileri, ss. 189-198.

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Grafik, Sosyal ve Multimedya Verileri , Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Nazan Kemaloğlu Bu kişi benim
Türkiye

Ecir Uğur Küçüksille
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

27 Aralık 2018

Gönderilme Tarihi

27 Kasım 2018

Kabul Tarihi

21 Aralık 2018

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 1 Sayı: 1

IZ

https://izlik.org/JA66RZ44UX

IEEE

[1]N. Kemaloğlu ve E. U. Küçüksille, “Automatic Text Summarization Methods Used on Twitter”, DataSCI, c. 1, sy 1, ss. 9–15, Ara. 2018, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA66RZ44UX