本研究では、重要な政治的イベントの早期予測を目的とした新しい手法「グラフ言語モデル(GLM)」を提案している。
まず、ニュースデータを時系列に分割し、各ウィンドウから重要なキーワードを抽出する。次に、これらのキーワードをクラスタリングし、クラスタ間の共起関係をグラフ化する。グラフ上のクリークを検知し、それらの時系列変化を分析することで、重要なイベントの早期兆候を捉えようとするものである。
具体的には、以下のような手順で進められている:
この手法を実際のデータに適用し、米国のデモ、ウクライナ戦争、フランスのデモなどの検知に成功している。従来手法と比較して、より早期の予測が可能であることが示された。
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