A Supervised Approach for Reconstructing Thread Structure in Comments on Blogs and Online News Agencies

• Ali Balali ^[1] ; Hesham Faili ^[1] ; Masoud Asadpour ^[1] ; Mostafa Dehghani ^[1]
  1. [1] University of Tehran

     University of Tehran

     Irán

     
• Localización: Computación y Sistemas (CyS), ISSN 1405-5546, ISSN-e 2007-9737, Vol. 17, Nº. 2, 2013, págs. 207-217
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • El enfoque supervisado para reconstrucción de la estructura de hilos en comentarios en blogs y agencias de noticias en línea
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Una cantidad grande de conocimiento está hoy en línea en varias formas como foros, chats y blogs. El gran volumen de comentarios acerca de diversos temas en una página ha creado gran complejidad para realizar el seguimiento de los flujos reales de conversación, ya que las estructuras de respuesta a comentarios por lo general no son de acceso público en las páginas web. Sería beneficioso reconstruir automáticamente la estructura de hilos de comentarios para resolver este problema. El presente trabajo se centra en la reconstrucción de la estructura de hilos en el espacio de comentarios en blogs y agencias de noticias en línea. En primer lugar, se define el conjunto de características textuales y no textuales. Luego se utiliza un algoritmo de aprendizaje para combinar las características extraídas. El método propuesto ha sido evaluado sobre tres distintos conjuntos de datos, que incluye dos conjuntos de datos en idioma persa y un conjunto en inglés. La precisión del modelo propuesto se compara con tres algoritmos de referencia. Los resultados muestran mayor precisión del método propuesto en comparación con los métodos de referencia para todos los conjuntos de datos.

  • English

    There is a great deal of knowledge in online environments such as forums, chats and blogs. A large volume of comments with different subjects on a page has created a lot of complexity in following the actual conversation streams, since the reply structures of comments are generally not publicly accessible in online environments. It is beneficial to automatically reconstruct thread structure of comments to deal with such a problem. This work focuses on reconstructing thread structures on blogs and online news agencies' comment space. First, we define a set of textual and non-textual features. Then we use a learning algorithm to combine extracted features. The proposed method has been evaluated on three different datasets, which include two datasets in Persian and one in English. The accuracy ratio of the proposed model is compared with three baseline algorithms. The results reveal higher accuracy ratio for the proposed method in comparison with the baseline methods for all datasets.