Nyhetsartiklar innehåller ofta information om framtiden. Med tanke på den enorma mängd information som finns tillgänglig nu för tiden är det önskvärt med ett automatiskt sätt att extrahera och sammanfatta framtida information. Sådan information kommer att göra det möjligt för människor att få en kollektiv bild av framtiden, att känna igen möjliga framtida scenarier och vara förberedda för framtida händelser. Vi föreslår en modellbaserad klusteralgoritm för att upptäcka framtida händelser baserat på information från en textkorpus. Algoritmen tar hänsyn till både textliknande och tidsmässiga likheter mellan meningar. Vi visar att vår algoritm kan användas för att upptäcka framtida händelser och uppskatta deras sannolikheter över tid.
På samma sätt, Jatowt et al. REF föreslog en modellbaserad klusteralgoritm som effektivt detekterar framtida händelser baserat på information som hämtats från en textkorpus, och uppskattar deras sannolikheter över tid.
Extracting collective expectations about the future from large text collections
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}