ПРОБЛЕМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ НОВОСТНОГО ПОТОКА Петр Воляк [email protected] NLPseminar, Санкт-Петербург 8 октября 2011 года

О КОМПАНИИ И ТЕХНОЛОГИЯХ

О компании «Медиалогия»
специализируется на технологиях лингвистического анализа текстовой информации
российский лидер в области разработки онлайн-решений для мониторинга и анализа СМИ
на рынке с 2003 года

Что такое система «Медиалогия»
БАЗА СМИ
ТЕХНОЛОГИИ
ОБРАБОТКИ И
ИЗВЛЕЧЕНИЯ ДАННЫХ
СИСТЕМА ОНЛАЙН
АНАЛИЗА СМИ
+
=

База СМИ

База СМИ

Основные технологии
Агрегация онлайн- и оффлайн-СМИ, а также соцмедиа (блоги, форумы, соц.сети) в режиме реального времени
Классификация и кластеризация потоков информации
Выделение именованных понятий
Мониторинг и анализ
Визуализация результатов мониторинга и анализа

Named Entity Recognition
Выделение позиций
Соотнесение с базой объектов (персоны, организации, бренды, геопонятия)
Работа правил
Ранжирование объектов на позиции (в том числе с неизвестным)
Подсветка

На том же этапе
Выделение прямой и косвенной речи
Жанровая классификация
Рубрикация
Выделение фактов и связей
Далее - кластеризация

Продукты
Мониторинг упоминаний объектов в СМИ
Генерация периодических отчетов
Различные продукты с новостной картиной дня
Мониторинг блогосферы и соцмедиа

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ

Гравитационная кластеризация
Нормализуем лексику в документе, выкидываем стоп-слова
В каждом документе выделяем топ по TF-IDF
Подсвечиваем документы
По векторам слов и объектов строим расстояния между документами
Если расстояние меньше заданного радиуса, документы попадают в один кластер
Также по расстоянию можно выделить плагиаты и дубликаты

Обработка новостей
Непрерывная кластеризация: анализ вновь поступивших документов и включение их в уже имеющиеся кластера, проверка схожести с независимыми документами для последующего объединения в новый кластер
Дискретная перекластеризация: периодически из имеющихся кластеров выбираются те, которые были обновлены с момента последнего процесса перекластеризации, затем выбранные кластеры проверяются на возможность объединения или разбиения
Проверка на связанность: количество документов, с которыми связан вновь добавляемый в кластер документ, деленное на общее количество документов в кластере является связанностью документа, которая должна быть больше/равна по величине связанности кластера - усредненной связанности документов в кластере

Главная статья кластера
Влиятельность источника
Свежесть
Максимальная связанность с другими документами кластера
Заголовок выбирается из документов, непосредственно связанных с главной статьей

Основные проблемы
Большие кластера, собирающиеся вокруг похожих событий (стихийные бедствия, происшествия, биржевые котировки)
Плохое деление на подкластера в случае масштабных событий
Недостаточная точность работы алгоритма выбора заголовка
«Мусорные» документы в кластерах

Способы решения
Отдельный вектор с биграммами
Учет биграмм в лексических векторах
Точное определение географии
Подключение тезауруса с синонимами
Подключение модуля коррекции опечаток

Учет географии
Сбор данных о географии:
Объекты
Прилагательные
Онтологические связи
Определение локации с помощью геобазы:
Иерархия
Система координат

Выбор заголовка (задача)
лексика – отсутствие оценочной, жаргонной, ненормативной лексики
Например:
(хорошо) 1 января для водителей московских такси вводится обязательная лицензия
(плохо) Зимой столичные бомбилы попадут на новые штрафы
объекты – в заголовке должны фигурировать главные участники сюжета + фактическая информация наиболее полно
Например:
(хорошо) ВТБ заявил о продаже «Газпрому» 70% акций «Связьбанка» за $100 млн
(плохо) Крупнейший госбанк продает свою дочку
(хорошо) Председатель фракции «Справедливая россия» в Госдуме Николай Левичев сложил полномочия
(плохо) Левичев заявил об уходе
уровень обобщенности – заголовок должен описывать сюжет в общем, а не его фазу или деталь
Например:
(хорошо) При взрыве в «Домодедово» пострадало несколько десятков человек
(плохо) Два харьковчанина числятся пропавшими после теракта в Москве
знаки препинания – заголовок не должен состоять из нескольких предложений, крайне нежелательны символы «тире», «двоеточие», восклицательный и вопросительный знаки
Например:
(хорошо) Президент России обсудил спортивное образование в школах
(плохо) Медведев: Самое лучшее – детям!

Выбор заголовка (критерии)
Длина - в районе 50-70 символов
Наличие ключевых слов и объектов
а) из других заголовков кластера
б) из первых абзацев статей в кластере
Источник – с максимальным весом
Вес статьи внутри кластера (близость к ядру)
Считать статистику только по уникальным заголовкам
В конце заголовка не должно быть знаков препинания
В заголовке должен быть глагол (боремся с такими заголовками, как «Авария в центре Москвы», «Беспорядки в Лондоне» и т.п.)
Заголовок не должен состоять только из заглавных букв
В заголовке не должно быть менее 3 слов