論文の概要: Clustering Document Parts: Detecting and Characterizing Influence Campaigns from Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17151v2
• Date: Fri, 26 Apr 2024 20:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 23:26:08.336308
• Title: Clustering Document Parts: Detecting and Characterizing Influence Campaigns from Documents
• Title（参考訳）: 文書部品のクラスタリング:文書からの影響を検知・特徴づけする
• Authors: Zhengxiang Wang, Owen Rambow,
• Abstract要約: 本稿では,文書からの影響を検知し,特徴付ける新しいクラスタリングパイプラインを提案する。 このアプローチでは、ドキュメントの一部をクラスタ化し、影響キャンペーンを反映する可能性のあるクラスタを検出し、高影響クラスタとの関連性を通じて影響キャンペーンに関連するドキュメントを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.675201846185498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel clustering pipeline to detect and characterize influence campaigns from documents. This approach clusters parts of document, detects clusters that likely reflect an influence campaign, and then identifies documents linked to an influence campaign via their association with the high-influence clusters. Our approach outperforms both the direct document-level classification and the direct document-level clustering approach in predicting if a document is part of an influence campaign. We propose various novel techniques to enhance our pipeline, including using an existing event factuality prediction system to obtain document parts, and aggregating multiple clustering experiments to improve the performance of both cluster and document classification. Classifying documents after clustering not only accurately extracts the parts of the documents that are relevant to influence campaigns, but also captures influence campaigns as a coordinated and holistic phenomenon. Our approach makes possible more fine-grained and interpretable characterizations of influence campaigns from documents.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文書からの影響を検知し,特徴付ける新しいクラスタリングパイプラインを提案する。 このアプローチでは、ドキュメントの一部をクラスタ化し、影響キャンペーンを反映する可能性のあるクラスタを検出し、高影響クラスタとの関連性を通じて影響キャンペーンに関連するドキュメントを識別する。 本手法は、文書が影響キャンペーンの一部であるかどうかを予測する際に、直接文書レベルの分類と直接文書レベルのクラスタリングの両方に優れる。 本稿では,既存の事象事実予測システムを用いて文書部分を取得するとともに,複数のクラスタリング実験を集約し,クラスタと文書の分類性能を向上させるなど,パイプラインを強化するための新しい手法を提案する。 クラスタリング後の文書の分類は、キャンペーンに関連する文書の一部を正確に抽出するだけでなく、コーディネートされた総合的な現象として影響キャンペーンを捉えている。 我々の手法は、文書からの影響キャンペーンのよりきめ細やかなキャラクタリゼーションを可能にする。

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