Abstrakt. Topic Detection and Tracking (TDT) är ett forskningsinitiativ som syftar till teknik för att organisera nyhetsdokument när det gäller nyhetsevenemang. Vi föreslår en metod som införlivar enkla semantik i TDT genom att dela upp termen utrymme i grupper av termer som har betydelsen av samma typ. En sådan grupp kan associeras med en extern ontologi. Denna ontologi används för att bestämma likheten mellan två termer i den givna gruppen. Vi extraherar riktiga namn, platser, temporaluttryck och normala termer till distinkta undervektorer för dokumentrepresentationen. Att mäta likheten mellan två dokument utförs genom att jämföra ett par av deras motsvarande undervektorer åt gången. Vi använder en enkel perceptron för att optimera den relativa betoningen av varje semantisk klass i spårning och upptäckt beslut. Resultaten tyder på att de rumsliga och tidsmässiga likhetsåtgärderna måste förbättras. Särskilt vagheten i rumsliga och tidsmässiga termer måste åtgärdas.
Makkonen m.fl. REF föreslog en metod som införlivade enkla semantik i TDT genom att dela upp termen mellanslag i grupper av termer.
Simple Semantics in Topic Detection and Tracking
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}