I detta dokument presenterar vi en strategi för att identifiera topprelevanta datum i webbsnuttar med avseende på en given implicit tidsfråga. Vårt tillvägagångssätt är tvåfaldigt. För det första föreslår vi ett generiskt mått på tidsmässig likhet som kallas GTE, som utvärderar tidsmässig likhet mellan en fråga och ett datum. För det andra föreslår vi en klassificeringsmodell för att korrekt relatera relevanta datum till motsvarande frågetermer och dra tillbaka irrelevanta. Vi föreslår två olika lösningar: en tröskelbaserad klassificeringsstrategi och en övervakad klassificering baserad på en kombination av flera likhetsåtgärder. Vi utvärderar båda strategierna över en uppsättning av verkliga textfrågor och jämför prestandan av vår webb sippet strategi med en frågelogg strategi över samma uppsättning frågor. Experiment visar att fastställandet av de mest relevanta datumen för en given implicit tidsfråga kan förbättras med GTE kombinerat med den andra ordningens likhetsmått InfoSimba, Dice-koefficienten och den tröskelbaserade strategin jämfört med (1) första ordningens likhetsåtgärder och (2) den frågeloggbaserade metoden.
Efter samma motivering föreslog REF en lösning baserad på innehållstidsanalys.
GTE: a distributional second-order co-occurrence approach to improve the identification of top relevant dates in web snippets
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}