Långlivade, omfattande händelser såsom bombningarna i Boston Marathon utvecklas ofta genom många stadier och involverar ett stort antal enheter i deras utveckling. Tidslinje sammanfattning av en händelse genom viktiga meningar underlättar berättelse matsmältning, men skiljer inte mellan vad en användare minns och vad hon kanske vill kontrollera på nytt. I detta arbete presenterar vi en ny metod för tidslinjesammanfattning av händelser med stor inverkan, som använder enheter istället för meningar för att sammanfatta händelsen vid varje enskild tidpunkt. Sådana enhetssammanfattningar kan fungera som både (1) viktiga minnessignaler i en retrospektiv händelseövervägande och (2) pekare för personlig händelseutforskning. För att automatiskt skapa sådana sammanfattningar är det viktigt att identifiera de "rätta" enheterna för inkludering. Vi föreslår att man lär sig en rankningsfunktion för enheter, med en dynamiskt anpassad avvägning mellan enheternas status i dokument och deras informativhet i dokumenten, dvs. nivån på den nya information som är kopplad till en enhet under en viss tidsperiod. Dessutom, för att fånga kollektiv uppmärksamhet för en enhet använder vi en innovativ mjuk märkningsmetod baserad på Wikipedia. Våra experiment på en riktig stor nyhet dataset bekräftar effektiviteten av de föreslagna metoderna.
För en tillämpning av webbarkiv, Tran et al. REF studerade en tidslinje sammanfattning av en enhet tjänade som viktiga minnessignaler i en retrospektiv händelse prospektering.
Balancing Novelty and Salience: Adaptive Learning to Rank Entities for Timeline Summarization of High-impact Events
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology']}