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使用子图嵌入和图序列挖掘从新闻文本中预测事件
World Wide Web ( IF 2.7 ) Pub Date : 2022-02-28 , DOI: 10.1007/s11280-021-01002-1 Recep Firat Cekinel 1 , Pinar Karagoz 1
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更新日期:2022-02-28
World Wide Web ( IF 2.7 ) Pub Date : 2022-02-28 , DOI: 10.1007/s11280-021-01002-1 Recep Firat Cekinel 1 , Pinar Karagoz 1
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使用文本挖掘概念从文本内容中检测事件是文献中一个经过充分研究的领域。另一方面,近年来的图建模和图嵌入技术提供了将文本内容表示为图的机会。文本可以通过图表中的附加属性来丰富,并且可以在图表中捕获复杂的关系。在本文中,我们专注于新闻预测并将问题建模为子图预测。更具体地说,我们旨在以子图的形式预测新闻骨架。为此,构建了基于图的新闻文章表示,并提出了一种基于图挖掘的模式提取方法。所提出的方法包括三个主要步骤。最初,构建新闻文本的图形表示。然后,频繁子图挖掘和顺序规则挖掘算法适用于图序列的模式预测。我们认为子图捕获了内容的主要故事,顺序规则指示子图模式的时间关系。最后,提取的序列模式用于预测未来的新闻骨架(即新闻的主要特征)。为了测量相似度,还采用了图嵌入技术。所提出的方法在来自在线报纸的新闻集合和基准新闻数据集上针对基线方法进行了分析。提取的序列模式用于预测未来的新闻骨架(即新闻的主要特征)。为了测量相似度,还采用了图嵌入技术。所提出的方法在来自在线报纸的新闻集合和基准新闻数据集上针对基线方法进行了分析。提取的序列模式用于预测未来的新闻骨架(即新闻的主要特征)。为了测量相似度,还采用了图嵌入技术。所提出的方法在来自在线报纸的新闻集合和基准新闻数据集上针对基线方法进行了分析。
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