检测铺垫性新闻事件
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2012-01-18 v1
摘要
我们研究了基于时间序列索引和演化文档流检测铺垫性事件（priming events）的问题。我们将铺垫性事件定义为触发时间序列索引异常波动的事件，例如伊拉克战争相对于布什总统的支持率指数。现有解决方案要么侧重于将文档流中的连贯关键词组织成事件，要么侧重于识别关键词频率轨迹与时间序列索引之间的相关运动。在本文中，我们通过两个主要步骤解决该问题：(1) 我们识别构成铺垫性事件的要素。所识别的要素称为影响力主题（influential topic），由一组连贯的关键词组成；我们通过在全局层面考察关键词轨迹与感兴趣的时间序列索引之间的相关性来提取它们。(2) 我们通过在微观层面检测和组织突发的影响力主题来提取铺垫性事件。我们在真实世界数据集上评估了我们的算法，结果证实我们的方法能够有效地发现铺垫性事件。
引用
@article{arxiv.1201.3458,
title = {Detecting Priming News Events},
author = {Di Wu and Yiping Ke and Jeffrey Xu Yu and Zheng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1201.3458},
year = {2012}
}