Första story upptäckt (FSD) innebär att identifiera första berättelser om händelser från en kontinuerlig ström av dokument. Ett stort problem i denna uppgift är den höga graden av lexikal variation i dokument som gör det mycket svårt att upptäcka historier som talar om samma händelse men uttrycks med olika ord. Vi föreslår att man använder parafraser för att lindra detta problem, vilket gör detta till det första arbetet med att använda parafraser för FSD. Vi visar ett nytt sätt att integrera parafraser med lokalkänslig hashing (LSH) för att få ett effektivt FSD-system som kan skala till mycket stora datauppsättningar. Vårt system uppnår toppmoderna resultat på den första historien upptäckt uppgift, slå både de bästa övervakade och oövervakade system. För att testa vår strategi på stora data, konstruerar vi en corpus av händelser för Twitter, som består av 50 miljoner dokument, och visar att parafrasering är också fördelaktigt på detta område.
Detta arbete är förlängt i Petrovic et al. REF använder parafraser för första story upptäckt på 50 miljoner tweets.
Using paraphrases for improving first story detection in news and Twitter
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}