A Survey on Event-based News Narrative Extraction

要約

物語は、私たちが世界を理解するための基本であり、時間の経過とともに知識表現の自然な構造を提供してくれます。
計算による物語の抽出は、情報検索と自然言語処理技術を多用する人工知能のサブフィールドです。
計算による物語の抽出の重要性にもかかわらず、この分野の以前の研究を統合し、将来の研究を戦略化することに関する学術的研究は比較的少ない。
特に、この記事では、イベント中心の観点からニュースの物語を抽出することに焦点を当てています。
ニュース データから物語を抽出することには、進化する情報環境を理解する上で複数の用途があります。
この調査は、イベントベースのニュース物語抽出の分野における研究の広範な研究を示しています。
特に、54 件の関連記事を生成した 900 件を超える記事を選別しました。
これらの記事は、表現モデル、抽出基準、および評価アプローチによって合成および整理されています。
レビューされた研究に基づいて、最近の傾向、未解決の課題、および潜在的な研究ラインを特定します。

要約(オリジナル)

Narratives are fundamental to our understanding of the world, providing us with a natural structure for knowledge representation over time. Computational narrative extraction is a subfield of artificial intelligence that makes heavy use of information retrieval and natural language processing techniques. Despite the importance of computational narrative extraction, relatively little scholarly work exists on synthesizing previous research and strategizing future research in the area. In particular, this article focuses on extracting news narratives from an event-centric perspective. Extracting narratives from news data has multiple applications in understanding the evolving information landscape. This survey presents an extensive study of research in the area of event-based news narrative extraction. In particular, we screened over 900 articles that yielded 54 relevant articles. These articles are synthesized and organized by representation model, extraction criteria, and evaluation approaches. Based on the reviewed studies, we identify recent trends, open challenges, and potential research lines.

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