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搜索引擎如何使用电视Ngrams识别分歧和独特的主

发布时间: 2019-09-08

  称为ngrams的词频表为大型文本语料库的语言使用提供了强大的非消费性镜头。应用于电视隐藏式字幕,它们可以检查语言使用的复杂模式,这些模式定义了我们理解周围世界的新闻镜头。从搜索引擎的角度来看,电视台之间语言使用的细微差别提供了一个强大的信号,可以识别潜在的分裂,有争议或不同的主题。

  Ngrams允许以非消费和统计上可接受的方式理解文本档案的宏观词语选择。虽然ngrams通常用于理解整个语料库,但它们在各个来源的单词使用中记录的差异可以极大地洞察世界新闻媒体对媒体的不同关注。

  就电视新闻而言,电台每天必须就要涵盖的主题和事件以及这些主题和事件的构成方式以及向观众描述的方式作出无数决定。企业失败是“安然规模欺诈”还是更临床“遇到财务困难?”一位政治家“故意欺骗和欺骗”或仅仅是“意外地错误说话?”英国脱欧是当天最重要的新闻还是穆勒调查,或者也许是香港的抗议活动或苏丹的最新消息?

  与理论上每天发布无限量报道的在线新闻媒体不同,固定的电视播放时间意味着故事必须相互替代。一个故事的特征必然意味着另一个故事不被覆盖。编辑决策在电视上最为明显,使其成为理解议程设置和守门的理想媒介。

  因此,电视新闻的这种局部位移使其成为一个特别有见地的指标,可以指出可能具有争议性或与特定类别的新闻媒体不同的主题和词语选择。

  例如,当电台按政治光谱排列时,主要出现在保守倾向或自由倾斜电台的词语表明存在政治分歧或有争议的叙述。如果保守的出口更多地关注希拉里克林顿的电子邮件,而自由派出口更多地关注穆勒的调查,那么这将表明这些话题代表了政治上有争议的叙述。同样,如果在某一天,英国的网点主要关注英国退欧,美国网点专注于穆勒调查,中国网点专注于香港抗议活动,中东网点关注难民危机,这表明每个主题都具有独特的地理亲和力。

  想象一下,用户正在搜索Mueller调查等话题。今天,六合宝典免费资料大全,搜索引擎将简单地返回与调查相关的最相关的覆盖范围,并且可能利用策划的知识图来建议其从用户搜索行为或从诸如维基百科的知识源学习的其他语义相关主题。

  然而,使用电视新闻报道,搜索引擎可以立即确定穆勒调查主要由政治光谱一侧的网点覆盖,并在搜索结果顶部向用户显示弹出“上下文”框,该主题出现与政治光谱的一个特定方面密切相关,并附有条形图,显示它在光谱各部分的电台上出现的频率。

  它甚至可以显示来自连续体中每个片段的电台组的片段,帮助用户了解政治观点如何区分问题。

  更有趣的是,这样的弹出窗口可以向搜索者显示与搜索词相同的政治频谱中与搜索相关的类似党派术语的列表,同时还在频谱的另一侧显示他们的对应物,帮助用户理解框架和与搜索相关的更广泛的社会叙事。

  简而言之,用户不仅可以将搜索视为孤立的关键词,而且能够在更广泛的社会背景下理解主题。

  同样,搜索“英国退欧”可能会提醒用户英国媒体大量报道此主题,而其他国家相应的重要议题包括穆勒调查,香港抗议活动和难民危机,可能会扩大搜索者的观点和了解全球事件。

  连接这些不同的主题只能通过这种ngram数据集的时间关联来实现,因为从语义上讲,事件是不相关的,因此不会通过知识图关联,并且用户本身不可能以足够的量搜索主题允许通过搜索行为来学习它们的相关性 - 恰恰相反,考虑到它们的争议性质。

  最后,使用来自新闻档案的ngram等词频表提供了一个强大的非消费性镜头,用于界定定义我们周围世界的主题,事件和叙述,可以帮助搜索引擎识别分裂,争议和不同主题是为了向用户提供更多关于他们搜索的背景,并帮助公众理解他们搜索的主题,不仅仅是孤立单词的集合,而是作为嵌入全球社会背景的事件和叙述。


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