Event Time Extraction from Japanese News Archives
Event Time Extraction from Japanese News Archives
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从日本新闻档案中提取事件时间
DOI：
10.1109/bigdata55660.2022.10020243
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tatsuki Sekino
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Siqi Peng;Akihiro Yamamoto;Shinsuke Mori;Tatsuki Sekino
本文提出了一种从日本新闻档案中提取事件时间信息的综合方法。我们首先利用一个新的基于模式的方法命名TRE/ERT结合基于神经元的模型来提取所有可能与事件相关的时间表达式。然后，我们应用一个简单但有效的聚类和缩小过程，将这些时间表达式总结为一个小的时间范围，持续时间短于一天的事件，或时间范围的开始和结束日期的事件跨越多天。我们进行了两个实验，结果表明，当工作与一天的事件，我们的系统具有高达57%的精度和率的实际日期的事件福尔斯落在我们提取的时间框架达到100%，只要事件名称被发现在档案中。结果还表明，我们的系统适用于多日事件，但需要进一步改进，以获得更好的结果。
This paper proposes an integrated method for extracting the time information of events from Japanese news archives. We first utilize a new pattern-based method named TRE/ERT combined with a neural-based model to extract all temporal expressions possibly related with an event. Then, we apply a simple but efficient clustering and narrowing process to summarize these temporal expressions into a small time frame for events lasting shorter than a day, or time frames for the beginning and the end days of the events for events spanning multiple days. We conducted two experiments where the results show that when working with one-day events, our system has a precision high up to 57% and the rate that the actual date of the event falls in our extracted time frame reaches 100% as long as the event name is found in the archive. The results also show that our system works with multiple-day events, but needs further improvements to get better results.
大数据时代的档案记录和培训
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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作者：
R. Marciano;V. Lemieux;M. Hedges;M. Esteva;William Underwood;M. Kurtz;Mark Conrad
通讯作者：
Mark Conrad
从文本中提取历史事件
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
--
影响因子：
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作者：
A. Cybulska;P. Vossen
通讯作者：
P. Vossen
DOI：
10.1109/bigdata52589.2021.9671863
发表时间：
2021
期刊：
In proc. of the 6th Computational Archival Science Workshop (IEEE BigData)
影响因子：
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作者：
Sung Junehwan;Mori Shinsuke;Kameko Hirotaka;Kubo Akira;Sekino Tatsuki
通讯作者：
Sekino Tatsuki