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上传时间: 2021-03-14
详细说明:第一故事检测(FSD)的目的是识别以前未报告的新兴事件的第一故事,这对于新闻分析,情报收集和国家安全中的实际应用至关重要。 与信息检索,文本聚类,文本分类和其他基于主题的任务相比,FSD是基于事件的,因此面临着同一主题上的多个事件和事件演变的挑战性问题。 为了解决这些挑战,已经为FSD提出了几种利用时间信息,命名实体和主题建模的方案。 在本文中,我们提出了一个称为LGT的新术语加权方案,该方案共同为每个故事的Local元素,Global元素和Topical关联建模。 然后设计了基于LGT的无监督算法,并将其应用于FSD。 我们评估了4种特征减少策略,并在在线模型上测试了LGT方案。 实验表明,我们的方法在回顾性和在线FSD上均比现有基准方案产生更好的结果。 (C)2017 Elsevier BV保留所有权利。
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