I den här artikeln visar vi hur ordinslag kan användas för att öka effektiviteten i ett toppmodernt Locality Sensitive Hashing (LSH) baserat första story detektion (FSD) system över en standard tweet corpus. Mina första ords missmatchning, där relaterade tweets använder olika ord, är ett allvarligt hinder för effektiviteten i ett modernt FSD-system. I detta fall kunde en tweet flaggas som en första historia även om en relaterad tweet, som använder olika men synonyma ord, redan returnerades som en första berättelse. I detta arbete föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att mildra problemet med lexikal variation, baserat på tweetexpansion. I synnerhet föreslår vi att utöka tweets med semantiskt relaterade parafraser identifierade via automatiskt minerade ord inbäddade över en bakgrund tweet corpus. Genom experiment på en stor dataström med 50 miljoner tweets visar vi att FSD-effektiviteten kan förbättras med 9,5 % jämfört med ett toppmodernt FSD-system.
I denna riktning, Moral et al. REF använde ordinslag för att försöka förbättra representationen av sociala medier för att öka effektiviteten hos LSH-baserade FSD.
Enhancing First Story Detection using Word Embeddings
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}