Med den överväldigande volymen online-nyheter idag finns det ett ökande behov av automatiska tekniker för att analysera och presentera nyheter för användaren på ett meningsfullt och effektivt sätt. Tidigare forskning fokuserade endast på att organisera nyheter genom sina ämnen i en platt hierarki. Vi anser att det är för restriktivt och ineffektivt att betrakta ett nyhetsämne som en platt samling historier för att en användare snabbt ska kunna förstå ämnet. I detta arbete försöker vi fånga den rika strukturen av händelser och deras beroenden i ett nyhetsämne genom våra eventmodeller. Vi kallar processen för att känna igen händelser och deras beroenden händelse tråding. Vi anser att vårt perspektiv på att modellera strukturen i ett ämne är mer effektivt för att fånga dess semantik än en platt lista över on-topic berättelser. Vi definierar formellt det nya problemet, föreslår utvärderingsmått och presenterar några tekniker för att lösa problemet. Förutom de ordbaserade standardfunktionerna tar våra strategier hänsyn till nya funktioner som timlig lokalisering av berättelser för händelseigenkänning och tidsbeställning för att fånga beroenden. Våra experiment på manuellt märkta dataset visar att våra modeller effektivt identifierar händelserna och fångar beroenden bland dem.
Det finns också arbete på händelsen trådning REF där händelser inte ses som en platt hierarki av ämnen; dessa metoder modellerar beroendena mellan händelser.
Event threading within news topics
{'venue': "CIKM '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}