論文の概要: A Novel Method for News Article Event-Based Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13071v1
- Date: Mon, 20 May 2024 20:55:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 04:22:11.946737
- Title: A Novel Method for News Article Event-Based Embedding
- Title（参考訳）: ニュース記事イベントベース埋め込みの新しい手法
- Authors: Koren Ishlach, Itzhak Ben-David, Michael Fire, Lior Rokach,
- Abstract要約: 本稿では,記事に記載されているエンティティやテーマに着目し,ニュース埋め込み生成を最適化する,新しい軽量な手法を提案する。
実験の結果,提案手法は,すべてのタスクやデータセットに対して,PR(Precision-Recall)AUCを大幅に改善することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.183446952097528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Embedding news articles is a crucial tool for multiple fields, such as media bias detection, identifying fake news, and news recommendations. However, existing news embedding methods are not optimized for capturing the latent context of news events. In many cases, news embedding methods rely on full-textual information and neglect the importance of time-relevant embedding generation. Here, we aim to address these shortcomings by presenting a novel lightweight method that optimizes news embedding generation by focusing on the entities and themes mentioned in the articles and their historical connections to specific events. We suggest a method composed of three stages. First, we process and extract the events, entities, and themes for the given news articles. Second, we generate periodic time embeddings for themes and entities by training timely separated GloVe models on current and historical data. Lastly, we concatenate the news embeddings generated by two distinct approaches: Smooth Inverse Frequency (SIF) for article-level vectors and Siamese Neural Networks for embeddings with nuanced event-related information. To test and evaluate our method, we leveraged over 850,000 news articles and 1,000,000 events from the GDELT project. For validation purposes, we conducted a comparative analysis of different news embedding generation methods, applying them twice to a shared event detection task - first on articles published within the same day and subsequently on those published within the same month. Our experiments show that our method significantly improves the Precision-Recall (PR) AUC across all tasks and datasets. Specifically, we observed an average PR AUC improvement of 2.15% and 2.57% compared to SIF, as well as 2.57% and 2.43% compared to the semi-supervised approach for daily and monthly shared event detection tasks, respectively.
- Abstract（参考訳）: ニュース記事の埋め込みは、メディアバイアスの検出、偽ニュースの特定、ニュースレコメンデーションなど、複数の分野にとって重要なツールである。
しかし、既存のニュース埋め込み手法は、ニュースイベントの潜在コンテキストをキャプチャするために最適化されていない。
多くの場合、ニュース埋め込み手法は全文情報に依存し、時間関連埋め込み生成の重要性を無視する。
そこで本稿では,記事に言及されているエンティティやテーマと,特定のイベントへの歴史的関連性に注目して,ニュース埋め込み生成を最適化する,新たな軽量な手法を提案する。
3段階からなる手法を提案する。
まず、与えられたニュース記事のイベント、エンティティ、テーマを処理し、抽出する。
第2に、現在および歴史的データに基づいて、時間的に分離されたGloVeモデルをトレーニングすることで、テーマやエンティティの周期的な時間埋め込みを生成する。
最後に、記事レベルのベクトルに対するSIF(Smooth Inverse Frequency)と、イベント関連情報による埋め込みのためのSamese Neural Networksの2つの異なるアプローチによって生成されたニュース埋め込みを結合する。
我々はGDELTプロジェクトから,85万件以上のニュース記事と1000,000件のイベントを収集し,評価を行った。
検証のために、我々は異なるニュース埋め込み生成手法の比較分析を行い、共有イベント検出タスクに2回適用した。
提案手法は,すべてのタスクやデータセットに対して,精度・リコール(PR)AUCを大幅に改善することを示す。
具体的には,SIFと比較して平均的PR AUC改善率は2.15%,2.57%,日毎および月毎の共有イベント検出タスクに対する半監督的アプローチに比べて2.57%,2.43%であった。
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