Longitudinal corpora som tidningsarkiv är av stort värde för historisk forskning, och tiden som en viktig faktor för historiker påverkar starkt deras sökbeteende i dessa arkiv. Medan du söker efter artiklar publicerade över tid, är en viktig preferens att hämta dokument som täcker de viktiga aspekterna från viktiga punkter i tiden som skiljer sig från standard sökbeteende. För att stödja denna sökstrategi introducerar vi begreppet "Historical Query Intent" för att explicit modellera en historikers sökuppgift och definiera ett problem med tidsdiversifiering över nyhetsarkiv. Vi presenterar en ny algoritm, HistDiv, som explicit modellerar aspekter och viktiga tidsfönster baserat på en historikers informationssökande beteende. Genom att införliva temporal priors baserat på publiceringstider och temporal uttryck, vi diversifierar både på aspekten och temporal dimensioner. Vi testar våra metoder genom att konstruera en testsamling baserad på The New York Times Collection med en arbetsbörda på 30 frågor av historisk avsikt bedöms manuellt. Vi finner att HistDiv överträffar alla konkurrenter i subtopic recall med en liten förlust i precision. Vi presenterar också resultat från en kvalitativ användarstudie för att fastställa om denna precisionssänkning är skadlig för användarupplevelsen. Våra resultat visar att användarna fortfarande föredrog HistDivs ranking.
Singh och Al. REF föreslog en ny algoritm, HistDiv, som explicit modellerar aspekter och viktiga tidsfönster för att stödja historisk sökning intention.
History by Diversity: Helping Historians search News Archives
{'venue': "CHIIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}