論文の概要: A Python Tool for Reconstructing Full News Text from GDELT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16063v1
- Date: Tue, 22 Apr 2025 17:40:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 16:59:57.170024
- Title: A Python Tool for Reconstructing Full News Text from GDELT
- Title（参考訳）: GDELTから全ニューステキストを再構築するPythonツール
- Authors: A. Fronzetti Colladon, R. Vestrelli,
- Abstract要約: 本稿では,新聞記事の全文をほぼゼロのコストで入手するための新しいアプローチを提案する。
我々は,グローバルオンラインニュースソースから抽出したn-gramの高頻度更新を提供するGDELT Web News NGrams 3.0データセットに注目した。
重なり合うテキストフラグメントを識別し、インテリジェントにマージすることで、これらのn-gramからフルテキストの記事を再構築するPythonコードを提供します。
- 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: News data have become an essential resource across various disciplines, including economics, finance, management, social sciences, and computer science. Researchers leverage newspaper articles to study economic trends, market dynamics, corporate strategies, public perception, political discourse, and the evolution of public opinion. Additionally, news datasets have been instrumental in training large-scale language models, with applications in sentiment analysis, fake news detection, and automated news summarization. Despite their significance, access to comprehensive news corpora remains a key challenge. Many full-text news providers, such as Factiva and LexisNexis, require costly subscriptions, while free alternatives often suffer from incomplete data and transparency issues. This paper presents a novel approach to obtaining full-text newspaper articles at near-zero cost by leveraging data from the Global Database of Events, Language, and Tone (GDELT). Specifically, we focus on the GDELT Web News NGrams 3.0 dataset, which provides high-frequency updates of n-grams extracted from global online news sources. We provide Python code to reconstruct full-text articles from these n-grams by identifying overlapping textual fragments and intelligently merging them. Our method enables researchers to access structured, large-scale newspaper data for text analysis while overcoming the limitations of existing proprietary datasets. The proposed approach enhances the accessibility of news data for empirical research, facilitating applications in economic forecasting, computational social science, and natural language processing.
- Abstract（参考訳）: ニュースデータは、経済学、金融学、経営学、社会科学、コンピュータ科学など、様々な分野において重要な情報源となっている。
研究者は新聞記事を利用して経済動向、市場動態、企業戦略、大衆の認識、政治談話、世論の進化を研究する。
さらに、ニュースデータセットは、感情分析、偽ニュース検出、自動ニュース要約など、大規模言語モデルのトレーニングに役立っている。
その重要性にもかかわらず、包括的ニュースコーパスへのアクセスは依然として重要な課題である。
FactivaやLexisNexisのようなフルテキストのニュースプロバイダの多くは、費用がかかるサブスクリプションを必要としているが、無料の代替サービスは不完全なデータや透明性の問題に悩まされることが多い。
本稿では,GDELT(Global Database of Events, Language, and Tone)のデータを活用することで,新聞記事の全文をほぼゼロのコストで入手する手法を提案する。
具体的には,グローバルオンラインニュースソースから抽出したn-gramの高頻度更新を提供するGDELT Web News NGrams 3.0データセットに注目した。
重なり合うテキストフラグメントを識別し、インテリジェントにマージすることで、これらのn-gramからフルテキストの記事を再構築するPythonコードを提供します。
提案手法は,既存のプロプライエタリなデータセットの制限を克服しつつ,構造化された大規模新聞データにアクセスしてテキスト解析を行うことを可能にする。
提案手法は、実証研究のためのニュースデータのアクセシビリティを高め、経済予測、計算社会科学、自然言語処理への応用を促進する。
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