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DADIT: Italian Twitter User Demographic Dataset and Prediction Methods Comparison
核心概念
Italian Twitter user demographic dataset DADIT enables improved gender and age prediction using text classifiers.
摘要
- Social scientists use social media data for demographic studies.
- DADIT dataset: 30M tweets from 20k Italian users with gender, age, and location labels.
- Comparison of prediction models for gender and age.
- XLM-based classifier outperforms M3 by 53% in age prediction.
- Including tweets improves model performance significantly.
- Ensembling models enhances classification performance.
- Results validated on a German test set.
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DADIT
统计
"Our best XLM-based classifier improves upon the commonly used competitor M3 by up to 53% F1."
"For example, the F1-scores for gender prediction of both Flan-T5 and GPT3.5 increase by over 10 points."
引用
"DADIT dataset enables us to train and compare the performance of various state-of-the-art models for the prediction of the gender and age of social media users."
"Our best XLM-based classifier improves upon the commonly used competitor M3 by up to 53% F1."
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