Utvinning av retrospektiva händelser från textströmmar har varit ett viktigt forskningsämne. Klassisk textrepresentationsmodell (dvs. vektorrymdsmodell) kan inte modellera temporala aspekter av dokument. För att ta itu med det föreslog vi en ny sprängbaserad textrepresentationsmodell, betecknad som BurstVSM. BurstVSM motsvarar dimensionerna på spruckna funktioner istället för termer, som kan fånga semantisk och temporal information. Samtidigt minskar det betydligt antalet icke-noll poster i representationen. Vi testar den genom skalbar händelsedetektering, och experiment i ett 10-årigt nyhetsarkiv visar att våra metoder är både effektiva och effektiva.
Ett arbete mot en ny sprängbaserad textrepresentationsmodell för skalbar händelsedetektering gjordes REF.
A Novel Burst-based Text Representation Model for Scalable Event Detection
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}