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Discovery of interactive graphs for understanding and searching time-indexed corpora

机译：发现用于理解和搜索时间索引语料的交互式图

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Rich information spaces (like the Web or scientific publications) are full of “stories”: sets of statements that evolve over time, manifested as, for example, collections of news articles reporting events that relate to an evolving crime investigation, sets of news articles and blog posts accompanying the development of a political election campaign, or sequences of scientific papers on a topic. In this paper, we formulate the problem of discovering such stories as Evolutionary Theme Pattern Discovery, Summary and Exploration (ETP3). We propose a method and a visualisation tool for solving ETP3 by understanding, searching and interacting with such stories and their underlying documents. In contrast to existing approaches, our method concentrates on relational information and on local patterns rather than on the occurrence of individual concepts and global models. In addition, it relies on interactive graphs rather than natural language as the abstracted story representations. Furthermore, we present an evaluation framework. Two real-life case studies are used to illustrate and evaluate the method and tool.
机译：丰富的信息空间（例如Web或科学出版物）充满“故事”：随时间而变化的陈述集，表现为例如报道与不断发展的犯罪调查有关的事件的新闻集，新闻集。以及随着政治选举活动的发展而发布的博客文章，或有关某个主题的一系列科学论文。在本文中，我们提出了发现诸如“进化主题模式发现，摘要和探索”（ETP3）之类的故事的问题。我们提出了一种通过理解，搜索此类故事及其底层文档并与之交互的方法来解决ETP3的方法和可视化工具。与现有方法相反，我们的方法集中于关系信息和本地模式，而不是单个概念和全局模型的出现。另外，它依赖于交互图而不是自然语言作为抽象的故事表示。此外，我们提出了一个评估框架。使用两个实际案例研究来说明和评估该方法和工具。

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