通过突发信息网络的构建与破译对齐协调文本流
计算与语言
2016-09-28 v1
摘要
对齐来自多源多语言的协调文本流已为跨语言知识发现开辟了诸多新研究方向。本文旨在推进前沿：(1). 将粗粒度主题级知识挖掘扩展至细粒度信息单元（如实体和事件）；(2). 遵循一种新颖的Data-to-Network-to-Knowledge (D2N2K)范式，构建并利用网络结构来捕获和传播可靠证据。我们引入一种新颖的突发信息网络（BINet）表示，能展示最重要信息并阐明语料中突发实体、事件和关键词间的联系。我们提出一种构建和破译BINet的有效方法，融合了基于发音、翻译、突发、邻居和图拓扑结构的多维线索新准则。在中英文协调文本流上的实验结果表明，我们的方法能准确破译BINet中高置信度节点，且算法可高效并行运行，从而使其能应用于海量流数据以进行永不停止的语言与信息破译。
引用
@article{arxiv.1609.08237,
title = {Aligning Coordinated Text Streams through Burst Information Network Construction and Decipherment},
author = {Tao Ge and Qing Dou and Xiaoman Pan and Heng Ji and Lei Cui and Baobao Chang and Zhifang Sui and Ming Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.08237},
year = {2016}
}
备注
10 pages