<div dir="ltr"><div>------<br><br></div><div>Jacob Eisenstein (Georgia Institute of Technology)<br><br><div><div>Title: Sociolinguistic Structure Induction</div><div><br></div><div>Language interacts with social structures ranging from local social networks to large-scale social categories. Computational modeling of language's social dimension offers two potential benefits. First, with the rise of text data sources that include rich social metadata, there is the potential to build a new generation of computational linguistic methodologies for social scientific analysis. I will describe two such efforts: (1) modeling local signed social networks in relation to formality of address; (2) inducing large-scale pathways of sociocultural influence from the spread of new linguistic styles in social media. Methodologically, these projects employ probabilistic factor-graph models, which provide a unified framework for treating social and linguistic data. Second, contemporary language technology is bedeviled by sociolinguistic variation, which complicates efforts to search, mine, and translate text. I will present our recent work on leveraging social network community detection to make document classification more robust to sociolinguistic variation, building on recent progress on task-specific word embeddings.</div><div><br></div><div>BIO: <a href="http://www.cc.gatech.edu/~jeisenst/bio.html" target="_blank">http://www.cc.gatech.edu/~jeisenst/bio.html</a><br><br></div><div>Jan 29th, 2016<br></div><div>10 am at South Kedzie 104<br></div></div></div><div><br></div>
</div>