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Exploding TV Sets and Disappointing Laptops: Suggesting Interesting Content in News Archives Based on Surprise Estimation

机译：爆炸电视机和令人失望的笔记本电脑：基于惊喜估算，建议新闻档案中的有趣内容

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摘要

Many archival collections have been recently digitized and made available to a wide public. The contained documents however tend to have limited attractiveness for ordinary users, since content may appear obsolete and uninteresting. Archival document collections can become more attractive for users if suitable content can be recommended to them. The purpose of this research is to propose a new research direction of Archival Content Suggestion to discover interesting content from long-term document archives that preserve information on society history and heritage. To realize this objective, we propose two unsupervised approaches for automatically discovering interesting sentences from news article archives. Our methods detect interesting content by comparing the information written in the past with one created in the present to make use of a surprise effect. Experiments on New York Times corpus show that our approaches effectively retrieve interesting content.
机译：许多档案馆最近被数字化并提供给广泛的公众。 然而，所载的文件往往对普通用户具有有限的吸引力，因为内容可能会出现过时和不感兴趣。 如果可以向他们推荐合适的内容，档案文档集合可以对用户变得更具吸引力。 本研究的目的是提出档案内容建议的新研究方向，以了解有关保存社会历史和遗产信息的长期文件档案的有趣内容。 为了实现这一目标，我们提出了两种无人监督的方法，可以自动发现新闻文章档案中的有趣句子。 我们的方法通过比较过去写入的信息来检测有趣的内容，以便在当前创建的一个创建的信息来利用令人惊喜的效果。 纽约时报语料库的实验表明，我们的方法有效地检索有趣的内容。

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