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Knowledge Acquisition about Event Information from Twitter
Kouhei YAMAMOTO† and Kazutaka SHIMADA†† Department of Artiﬁcial Intelligence, Kyushu Institute of Technology
680–4 Kawazu Iizuka-shi Fukuoka, 820–8502, JapanE-mail: †{k_yamamoto,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp
Abstract In this paper, we propose a knowledge acquisition method for non-task-oriented dialogue systems, Suchdialogue systems need a wide variety of knowledge for generating appropriate and sophisticated responses. However, constructing such knowledge is costly. To solve this problem, we focus on a relation about each tweet and theposted time. First, we extract event words, such as verbs, from tweets. Then, we generate frequency distribution
for ﬁve diﬀerent time divisions, e.g., a monthly basis. We checked high ranked event words in each time division.
As a result, we obtained not only common-sense things such as “sleep” in night but also interesting events such as“challenge” in April (April is the starting month in Japan.)
Key words knowledge aqcuisition, text mining, microbloggingΉ͜ͱΛ໨తͱͨ͠ඇλεΫࢦ޲‫ܕ‬ͷ‫ػ‬ೳ΋࣋ͪ߹Θ͍ͤͯΔɽ

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This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.

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