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Event Detection for Heterogeneous News Streams

机译：异构新闻流的事件检测

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In this paper we tackle the problem of detecting events from multiple and heterogeneous streams of news. In particular, we focus on news which are heterogeneous in length and writing styles since they are published on different platforms (i.e., Twitter, RSS portals, and news websites). This heterogeneity makes the event detection task more challenging, hence we propose an approach able to cope with heterogeneous streams of news. Our technique combines topic modeling, named-entity recognition, and temporal analysis to effectively detect events from news streams. The experimental results confirmed that our approach is able to better detect events than other state-of-the-art techniques and to divide the news in high-precision clusters based on the events they describe.
机译：在本文中，我们解决了从多个不同的新闻流中检测事件的问题。特别是，由于新闻发布在不同的平台（即Twitter，RSS门户和新闻网站）上，因此我们专注于长度和写作风格不同的新闻。这种异质性使事件检测任务更具挑战性，因此我们提出了一种能够应对异类新闻流的方法。我们的技术结合了主题建模，命名实体识别和时间分析功能，可以有效地检测新闻流中的事件。实验结果证实，与其他最新技术相比，我们的方法能够更好地检测事件，并根据它们描述的事件将新闻划分为高精度群集。

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