論文の概要: News Article Retrieval in Context for Event-centric Narrative Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16053v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 13:27:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:27:36.555802
• Title: News Article Retrieval in Context for Event-centric Narrative Creation
• Title（参考訳）: イベント中心物語作成の文脈におけるニュース記事検索
• Authors: Nikos Voskarides, Edgar Meij, Sabrina Sauer, Maarten de Rijke
• Abstract要約: 不完全な物語を前提として,物語の継続を可能にする関連する出来事を議論するニュース記事の検索を目指す。 実験により、このタスクには最先端の語彙や意味的なランク付けが不十分であることが示されている。 記事のランク付けを逆時系列順で行うことで、これらのランク付けを単独で上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.50837121213255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Writers such as journalists often use automatic tools to find relevant content to include in their narratives. In this paper, we focus on supporting writers in the news domain to develop event-centric narratives. Given an incomplete narrative that specifies a main event and a context, we aim to retrieve news articles that discuss relevant events that would enable the continuation of the narrative. We formally define this task and propose a retrieval dataset construction procedure that relies on existing news articles to simulate incomplete narratives and relevant articles. Experiments on two datasets derived from this procedure show that state-of-the-art lexical and semantic rankers are not sufficient for this task. We show that combining those with a ranker that ranks articles by reverse chronological order outperforms those rankers alone. We also perform an in-depth quantitative and qualitative analysis of the results that sheds light on the characteristics of this task.
• Abstract（参考訳）: ジャーナリストのような作家は、物語に含める関連コンテンツを見つけるために自動ツールを使うことが多い。 本稿では,ニュース領域の執筆者を支援し,イベント中心の物語を展開することに焦点を当てる。 メインイベントとコンテキストを規定する不完全な物語を前提として,物語の継続を可能にする関連事象を議論するニュース記事の検索を目指す。 我々は,この課題を形式的に定義し,既存のニュース記事と関連する記事をシミュレートする検索データセット構築手順を提案する。 この手順から導かれた2つのデータセットの実験は、このタスクには最先端の語彙と意味的なランク付けが不十分であることを示している。 記事のランク付けを逆時系列順で行うことで、これらのランク付けを単独で上回ることを示す。 また,本課題の特徴に光を当てる結果について,詳細な定量的,定性的な分析を行った。

関連論文リスト

• Evaluating the Ability of Computationally Extracted Narrative Maps to Encode Media Framing [1.2277343096128712]
  本稿では、特定の物語抽出と表現アプローチ(物語マップ)の能力について考察する。 本結果は,ニュース物語における複雑なフレーミングのダイナミクスをユーザに提供するナラティブマップの可能性を強調した。 しかし、計算的物語抽出プロセスにおいて、フレーミング情報を直接活用することは、未解決の課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T14:40:28Z)
• SCStory: Self-supervised and Continual Online Story Discovery [53.72745249384159]
  SCStoryは、素早く公開されたニュース記事ストリームを人間のアノテーションなしでリアルタイムで消化するのに役立つ。 SCStoryは、ニュース記事ストリームのストーリー指向適応モデリングという新しいアイデアを取り入れて、自己指導的かつ継続的な学習を取り入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T04:50:01Z)
• A Survey on Event-based News Narrative Extraction [10.193264105560862]
  本調査は,イベントベースニュースナラティブ抽出分野の研究を幅広く行ったものである。 我々は、54の関連記事を得た900以上の記事をスクリーニングした。 レビューされた研究に基づいて、最近のトレンド、オープンチャレンジ、潜在的研究線を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T15:11:53Z)
• Whats New? Identifying the Unfolding of New Events in Narratives [11.058053956455545]
  本稿では,イベントの情報状況(IS)を調査し,物語における新たなイベントの自動識別という,新たな課題を提案する。 我々は、事象を主題、述語、対象の三重項として定義する。 我々は,人間の注釈を用いて,新しい出来事を文レベルで表現した物語の公開コーパスを注釈した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T15:54:01Z)
• CREATIVESUMM: Shared Task on Automatic Summarization for Creative Writing [90.58269243992318]
  本稿では,複数の創作分野,すなわち文学テキスト,映画脚本,テレビ脚本を要約する作業について紹介する。 4つのサブタスクとその対応するデータセットを導入し、本、映画脚本、プライムタイムテレビ脚本、昼間のソープオペラ脚本の要約に焦点を当てた。 COING 2022でのCREATIVESUMMワークショップの一環として、共有タスクには合計18の応募が寄せられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T21:31:03Z)
• NECE: Narrative Event Chain Extraction Toolkit [64.89332212585404]
  NECEはオープンアクセス型文書レベルのツールキットで,その発生の時間順に物語のイベントを自動的に抽出・アライメントする。 NECEツールキットの高品質さを示し、性別に関するナラティブバイアスを分析するために、その下流の応用を実証する。 また、現状のアプローチの欠点と、今後の研究で生成モデルを活用する可能性についてもオープンに論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T04:30:58Z)
• Context in Informational Bias Detection [4.386026071380442]
  英語ニュース記事における情報バイアスに関する4種類の文脈について検討する。 イベントコンテキストの統合は、非常に強力なベースライン上での分類性能を改善する。 最良性能の文脈包含モデルが長文のベースラインより優れていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T15:50:20Z)
• Paragraph-level Commonsense Transformers with Recurrent Memory [77.4133779538797]
  物語からコヒーレントなコモンセンス推論を生成するために,段落レベルの情報を含む談話認識モデルを訓練する。 以上の結果から,PARA-COMETは文レベルのベースライン,特にコヒーレントかつ新規な推論に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T05:24:12Z)
• CompRes: A Dataset for Narrative Structure in News [2.4578723416255754]
  ニュースメディアにおける物語構造のための最初のデータセットであるCompResを紹介する。 アノテーション付きデータセットを使用して、複数の教師付きモデルをトレーニングし、異なる物語要素を識別します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T15:21:59Z)
• Screenplay Summarization Using Latent Narrative Structure [78.45316339164133]
  本稿では,物語の基盤となる構造を一般教師なし・教師付き抽出要約モデルに明示的に組み込むことを提案する。 重要な物語イベント(転回点)の観点で物語構造を定式化し、脚本を要約するために潜伏状態として扱う。 シーンレベルの要約ラベルを付加したテレビ画面のCSIコーパスの実験結果から,潜角点がCSIエピソードの重要な側面と相関していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-27T11:54:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。