新闻报道中的时间表达特征分析：历年数据探索

新闻语篇时间表达特征分析是一篇探讨在自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）领域中，时间表达式对文本处理任务的重要性研究论文。作者亚当·贾托特、安托万·杜塞特和里卡多·坎波斯来自奥地利因斯布鲁克大学、法国拉罗谢尔大学和葡萄牙LIAAD-INESCTEC，他们合作提出了一个新的方法来分析历时文本集合中时间表达的特性，重点关注新闻报道这一特定类型的数据。 研究的核心是利用基于图形的时间表达式表示，通过检测与时间表达式共同出现的命名实体，来理解时间与文章发表日期之间的关系。这种方法的应用场景广泛，如时间轴摘要、命名实体识别、时间信息检索以及问题回答等任务中，因为时间表达能够提供事件发生的时间框架，这对于理解和提取文本中的关键信息至关重要。 作者以33年的新闻报道作为研究语料库，这不仅展示了长时间跨度内文本数据的时效性和变化，还展示了在大规模历时性文献中，时间表达如何反映集体记忆和期待的变化。通过对这些时间信号的处理，可以支持自动系统的开发，同时也为历史学家等专业人士提供了理解文献变迁的新视角。 该研究的CCS概念涉及信息系统的内容分析和特征选择，关键词包括时间表达、新闻档案和时间信息检索。研究成果被收录在2022年的网络会议WWW'22的同行评审程序中，共6页，URL链接为<http://doi.org/10.1145/3487553.3524671>。论文强调了个人或课堂使用作品的版权规定，允许非盈利性质的复制和传播，但需保留完整引用。 这篇论文揭示了时间表达在新闻语篇中的核心作用，为相关领域的研究者提供了深入理解和利用时间信息的新工具，同时也在一定程度上推动了文本处理技术的发展和历史研究方法的进步。