As future work, we aim to improve t

As future work, we aim to improve the efficiency of our entire workflow, such that the annotation can become an end-to-end service. We also aim to improve the context similarity between entities and the topic, for example by using a deeper distributional semantics-based method, instead of language models as in our current work. In addition, we plan to extend the annotation framework to other types of trending topics, by including the type of out-of-knowledge entities. Finally, we are investigating how to apply more advanced influence maximization methods. We believe that influence maximization has a great potential in NLP research, beyond the scope of annotation for microblogging topics.

Kết quả (Việt) 1:

Là tác phẩm trong tương lai, chúng tôi mong muốn cải thiện hiệu quả của quy trình làm việc toàn bộ của chúng tôi, như vậy mà các chú thích có thể trở thành một dịch vụ kết thúc để kết thúc. Chúng tôi cũng mong muốn cải thiện sự bối cảnh giống nhau giữa các thực thể và các chủ đề, ví dụ bằng cách sử dụng một sâu sắc hơn distributional ngữ nghĩa dựa trên phương pháp, thay vì mô hình ngôn ngữ như trong công việc hiện tại của chúng tôi. Ngoài ra, chúng tôi có kế hoạch mở rộng khung chú thích với các loại khác của xu hướng các chủ đề nhất, bằng cách bao gồm loại thực thể ra kiến thức. Cuối cùng, chúng tôi đang điều tra làm thế nào để áp dụng phương pháp tối đa hóa ảnh hưởng cao cấp hơn. Chúng tôi tin rằng tối đa hóa ảnh hưởng có một tiềm năng lớn trong nghiên cứu NLP, vượt ra ngoài phạm vi của các chú thích cho các chủ đề microblogging.

Kết quả (Việt) 2:

Do công việc trong tương lai, chúng tôi nhằm mục đích nâng cao hiệu quả của toàn bộ quy trình làm việc của chúng tôi, như vậy là các chú thích có thể trở thành một dịch vụ end-to-end. Chúng tôi cũng hướng tới việc cải thiện sự tương bối cảnh giữa các thực thể và các chủ đề, ví dụ bằng cách sử dụng một phương pháp ngữ nghĩa dựa trên sâu hơn về phân phối, thay vì mô hình ngôn ngữ như trong công việc hiện tại của chúng tôi. Ngoài ra, chúng tôi có kế hoạch để mở rộng khung chú thích với các loại khác của các chủ đề xu hướng, bằng cách bao gồm các loại out-of-kiến thức thực thể. Cuối cùng, chúng tôi đang điều tra làm thế nào để áp dụng phương pháp ảnh hưởng tối đa hóa tiên tiến hơn. Chúng tôi tin rằng ảnh hưởng tối đa hóa có một tiềm năng lớn trong việc nghiên cứu NLP, vượt ra ngoài phạm vi của chú thích cho các chủ đề microblogging.