第一章 社交媒体分析概述 1
1.1导论 2
1.2社交媒体应用 9
1.2.1社交媒体数据的跨语言文本分析 10
1.2.2实际应用 11
1.3社交媒体数据的挑战 13
1.4社交媒体语义分析 17
1.5总结 19
第二章 社交媒体文本语言预处理 21
2.1导论 22
2.2自然语言处理工具的通用适配技术 24
2.2.1文本标准化 26
2.2.2社交媒体文本的NLP工具再训练 28
2.3分词器 29
2.4词性标注器 31
2.5语块分析器和语法分析器 37
2.6命名实体识别器 41
2.7现有英文自然语言处理工具包及其适应性 44
2.8社交媒体文本的多语性和适应性 46
2.8.1语言识别 47
2.8.2方言识别 50
2.9总结 58
第三章 社交媒体文本的语义分析 59
3.1导论 60
3.2地理位置检测 60
3.2.1将社交媒体信息映射到地图中 61
3.2.2现有地理位置信息 62
3.2.3基于网络基础设施的地理位置 62
3.2.4基于社交网络结构的地理位置 63
3.2.5基于内容的位置检测 64
3.2.6地理位置检测的评估指标 70
3.3实体链接和消歧 74
3.3.1实体和链接数据检测 75
3.3.2实体链接的评估指标 79
3.4观点挖掘和情绪分析 80
3.4.1情感分析 80
3.4.2情绪分析 85
3.4.3讽刺检测 89
3.4.4观点和情绪分类的评估指标 90
3.5事件和话题检测 93
3.5.1特定和非特定事件检测 93
3.5.2新事件和历史事件 103
3.5.3紧急事态感知 104
3.5.4事件检测的评估指标 105
3.6自动摘要 106
3.6.1更新摘要 108
3.6.2网络活动摘要 109
3.6.3事件摘要 110
3.6.4观点摘要 111
3.6.5摘要的评估指标 113
3.7机器翻译 114
3.7.1应用于医学术语的标准化的基于短语的机器翻译 116
3.7.2政府机构推特简讯的翻译 116
3.7.3主题标签的出现、布局和翻译 119
3.7.4阿拉伯社交媒体的机器翻译 123
3.7.5机器翻译的评估指标 126
3.8总结 127
第四章 社交媒体文本分析应用 129
4.1导论 130
4.2医疗保健应用 131
4.3金融应用 141
4.4预测投票意向 145
4.5媒体监测 148
4.6安全和国防应用 151
4.7灾难响应应用 156
4.8基于NLP的用户建模 158
4.9娱乐应用 167
4.10基于NLP的社交媒体信息可视化 169
4.11政府通信 170
4.12总结 171
第五章 数据采集、标注和评估 173
5.1导论 174
5.2数据采集和标注的讨论 175
5.3垃圾信息和噪声检测 176
5.4社交媒体中的隐私和民主 179
5.5评估基准 181
5.6总结 184
第六章 总结与展望 185
6.1结论 186
6.2展望 187
附录ATRANSLI：社交媒体分析和监控案例研究 191
A.1 TRANSLI的架构 192
A.2用户界面 194
术语 197
参考资料 201
索引 245