前言

新闻语料库的自动事件检测是挖掘结构化知识的关键任务，挖掘事件的粒度很多，从比较大的主题粒度到比较小的动作粒度都有相关的研究，但是这些动作通常过于细化，无法理解现实世界的事件，今天要介绍的这篇paper是提出了一项新任务：中间级别的关键事件检测，它的好处就是可以将结构化信息和对事件本身的理解进行连接。

为此作者还举了个例子：“8 月 12 日至 14 日的香港机场抗议”，即每个事件都发生在特定的时间或地点并有一主题，所以旨在从新闻语料库中检测关键事件。为了完成这一任务，面临着两大挑战首先是不同关键事件的主题和时间比较接近，其次是缺标记数据。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.04153.pdf

概念

这里首先介绍一些事件挖掘的概念。其实这项工作侧重于从新闻语料库中提取关于一个主题的关键事件，进而有助于人们了解该主题的整体情节并获取有用的知识。

关键事件(Key Even)：关键事件是指关于特定主题的一组主题连贯的文档，并且对应在特定时间或地点发生的真实事件。

在日常中人们通常使用不同的方式描述同一件突发事件，尽管描述的形式可能不同，但是大家都基本会使用事件的一些关键短语，也就是说在关键短语上大家都是相同的，比如时间、地点和主题，这些其实也是关键事件的最重要信息，一但事件确实形成热点，那这些事件指示短语将在时间维度上成为可以识别关键事件的频率峰值，基于这一先验前提，作者又进行如下的一些概念定义：

高峰短语(Peak Phrase)：(p, t)是短语 p 和日期 t的元组，表示 p 在 t上异常频繁出现，那这就说明当前事件很可能是来自当天发生的关键事件，同时这里之所以没有使用单个单词而是使用短语，作者是认为短语相对来说携带更丰富的语义信息。

关键事件监测(Key Event Detection)：给一个关于某一主题的语料(D, T)，其中

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无监督从海量语料中挖掘关键事件

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