論文の概要: Complex networks for event detection in heterogeneous high volume news streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13751v1
• Date: Thu, 28 May 2020 02:45:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:35:58.381977
• Title: Complex networks for event detection in heterogeneous high volume news streams
• Title（参考訳）: 異種高ボリュームニュースストリームにおけるイベント検出のための複雑なネットワーク
• Authors: Iraklis Moutidis and Hywel T.P. Williams
• Abstract要約: オンラインニュースの量と頻度は、リアルタイムに動作可能な自動イベント検出方法の必要性を高める。 我々は、重要なニュースイベントが常にニュース記事にリンクされた名前付きエンティティを巻き込む、ネットワークベースのアプローチを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting important events in high volume news streams is an important task for a variety of purposes.The volume and rate of online news increases the need for automated event detection methods thatcan operate in real time. In this paper we develop a network-based approach that makes the workingassumption that important news events always involve named entities (such as persons, locationsand organizations) that are linked in news articles. Our approach uses natural language processingtechniques to detect these entities in a stream of news articles and then creates a time-stamped seriesof networks in which the detected entities are linked by co-occurrence in articles and sentences. Inthis prototype, weighted node degree is tracked over time and change-point detection used to locateimportant events. Potential events are characterized and distinguished using community detectionon KeyGraphs that relate named entities and informative noun-phrases from related articles. Thismethodology already produces promising results and will be extended in future to include a widervariety of complex network analysis techniques.
• Abstract（参考訳）: 高頻度ニュースストリームにおける重要なイベントの検出は,様々な目的において重要な課題であり,オンラインニュースの量と頻度は,リアルタイムに動作可能な自動イベント検出方法の必要性を高めている。 本稿では、重要なニュースイベントが常に、ニュース記事にリンクする名前付きエンティティ(人、場所、組織など)を巻き込む、ネットワークベースのアプローチを開発する。 本手法では,自然言語処理技術を用いてニュース記事のストリーム内でこれらのエンティティを検出し,検出されたエンティティを記事と文の共起によってリンクする時系列ネットワークを構築する。 このプロトタイプでは、重み付きノード次数は時間とともに追跡され、変更点検出は重要なイベントを見つけるために使用される。 潜在的なイベントは、名前付きエンティティと関連する記事からの情報的名詞句を関連付けるキーグラフを用いて特徴付けされ、区別される。 この手法はすでに有望な結果をもたらしており、将来的には複雑なネットワーク分析技術の範囲を広げる予定である。

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