論文の概要: How to Discern Important Urgent News?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10302v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 20:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 18:17:37.316762
• Title: How to Discern Important Urgent News?
• Title（参考訳）: 重要なニュースをどう識別するか?
• Authors: Oleg Vasilyev and John Bohannon
• Abstract要約: ニュースのクラスタ化されたデータセットのクラスタは、ニュースの重要性と緊急性に強く相関している。 さまざまなニュースデータセット、データセットのサイズ、クラスタリングアルゴリズム、埋め込みに関する発見を検証しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.817216954554187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We found that a simple property of clusters in a clustered dataset of news correlate strongly with importance and urgency of news (IUN) as assessed by LLM. We verified our finding across different news datasets, dataset sizes, clustering algorithms and embeddings. The found correlation should allow using clustering (as an alternative to LLM) for identifying the most important urgent news, or for filtering out unimportant articles.
• Abstract（参考訳）: クラスタ化されたニュースデータセットにおけるクラスタの単純な性質は、LLMが評価したように、ニュースの重要性と緊急性(IUN)と強く相関することがわかった。 さまざまなニュースデータセット、データセットのサイズ、クラスタリングアルゴリズム、埋め込みに関する発見を確認しました。 得られた相関関係は、最も重要な緊急ニュースを特定するためにクラスタリング(LLMに代わるものとして)を使用することや、重要でない記事のフィルタリングを可能にする。

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