从在线文本源中的术语共现提取时序网络
物理与社会
2015-09-30 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
非结构化的新闻流可以是不同实体（如金融机构、国家或个人）之间隐藏关系的宝贵来源。我们提出了一种持续收集在线新闻、识别其中相关实体并提取时变网络的方法。网络的节点是实体，链接是它们的共现关系。我们提出了一种估计共现显著性的方法，以及一个用于评估其鲁棒性的基准模型。该方法应用于两年内收集的大量金融新闻。我们考虑的实体是 50 个发行主权债券并依次由信用违约互换 (CDS) 承保的国家。我们将国家共现网络与基于 CDS 相关性构建的 CDS 网络进行了比较。结果显示，从新闻中提取的网络与从 CDS 相关性中提取的网络之间存在相对较小但显著的 overlap。
引用
@article{arxiv.1406.5323,
title = {Extraction of Temporal Networks from Term Co-occurrences in Online Textual Sources},
author = {Marko Popović and Hrvoje Štefančić and Borut Sluban and Petra Kralj Novak and Miha Grčar and Igor Mozetič and Michelangelo Puliga and Vinko Zlatić},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.5323},
year = {2015}
}
备注
27 pages, 12 figures