Evolutionen potentiella uppskattning av nyheter händelser kan stödja beslutsfattandet av både företag och regeringar. Ett företag skulle till exempel kunna hantera sin PR-kris i rätt tid om en negativ nyhet om detta företag är känd med stor utvecklingspotential i förväg. Befintliga state-of-the-art metoder är dock huvudsakligen baserade på tidsserier historiska data, som inte är lämpliga för nyhetshändelser med begränsade historiska data och spruckna egenskaper. I den här artikeln föreslår vi en helt innehållsbaserad metod för att uppskatta utvecklingspotentialen hos nyhetshändelserna. Den föreslagna metoden betraktar en nyhetshändelse vid en given tidpunkt som ett system som består av olika nyckelord, och osäkerheten i detta system definieras och mäts som den semantiska osäkerheten i denna nyhetshändelse. Samtidigt byggs ett osäkerhetsutrymme med två extrema tillstånd: det mest osäkra och det mest säkra tillståndet. Vi tror att den semantiska osäkerheten har ett samband med nyhetshändelsernas innehållsutveckling, så att den kan användas för att uppskatta nyhetshändelsernas utvecklingspotential. För att verifiera den föreslagna metoden presenterar vi detaljerade experimentella uppställningar och resultat som mäter korrelationen mellan semantisk osäkerhet och innehållsförändring av nyhetshändelser med hjälp av insamlade nyhetsdata. Resultaten visar att korrelationen finns och är starkare än korrelationen av värde från den tidsseriebaserade metoden med Content Change. Därför kan vi använda den semantiska osäkerheten för att uppskatta utvecklingspotentialen hos nyhetshändelser.
Luo m.fl. REF tar också upp detta problem genom att införa begreppet semantisk osäkerhet, som används för att uppskatta det mest säkra nästa tillstånd baserat på det aktuella tillståndet, eller händelsen.
Measuring the Semantic Uncertainty of News Events for Evolution Potential Estimation
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}