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【24h】

Extracting and aggregating information about situations over time to present the context of news.

机译：随着时间的推移提取和汇总有关情况的信息，以呈现新闻的上下文。

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摘要

Readers interested in the context of an event covered in the news, such as the announcement of a verdict in a legal trial, can benefit from easily finding out about the overall news situation, the trial, of which the event is a part. Guided by abstract models of news situation types including legal trials, corporate acquisitions, and kidnappings, Brussell supports readers by presenting a storyline for a situation and facts about its participants. It gathers this information by reading news articles about the situation and, in contrast to previous work in event-extraction, topic tracking and news summarization, Brussell is the first research system to extract and aggregate information from multiple news articles describing multiple component events of specific ongoing situations. We find that gathering situation information in this way significantly improves F1-measure performance in extracting the dates of events as more articles are read.
机译：对新闻中涉及的事件感兴趣的读者，例如在法律审判中宣布裁决的读者，可以轻松地从整体上了解新闻情况，而审判是事件的一部分，因此可以从中受益。在新闻情势类型的抽象模型（包括法律审判，公司收购和绑架）的指导下，布鲁塞尔通过展示情节故事和参与者的事实为读者提供支持。它通过阅读有关情况的新闻文章来收集这些信息，并且与以往在事件提取，主题跟踪和新闻摘要方面的工作形成对比，Brussell是第一个从多个新闻文章中提取和汇总信息以描述特定事件的多个组成事件的信息的研究系统持续的情况。我们发现，以这种方式收集情况信息会随着阅读更多文章而大大提高F1度量在提取事件日期方面的性能。

著录项

  • 作者

    Wagner, Earl Joseph.;

  • 作者单位

    Northwestern University.;

  • 授予单位 Northwestern University.;
  • 学科 Mass Communications.;Computer Science.;Artificial Intelligence.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2009
  • 页码 182 p.
  • 总页数 182
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:38:30

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