This is a Demo Server. Data inside this system is only for test purpose.
 

Automatic story construction from news articles in an online fashion

dc.contributor.advisor Tekir, Selma
dc.contributor.author Can, Özgür
dc.date.accessioned 2023-11-13T09:21:59Z
dc.date.available 2023-11-13T09:21:59Z
dc.date.issued 2019-07 en_US
dc.department Conservation and Restoration of Cultural Heritage en_US
dc.description Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2019 en_US
dc.description Includes bibliographical references (leaves: 35-37) en_US
dc.description Text in English; Abstract: Turkish and English en_US
dc.description.abstract Every day, thousands of local and global news become online. Each arriving news piece can have a connection with some previous information, but in a large-scale news flow, it is quite difficult for readers to integrate news and evaluate the agenda in the light of past. Thus, grouping news in a coherent way to construct news stories is a fundamental requirement. To meet this requirement, first of all meaningful representation of documents on which the clustering is performed must be extracted, and the new story clusters must be generated on the fly in an online fashion. In this work, we analyze the complex relations of the news articles, and propose a system to generate continuously updated news stories in online fashion. As part of the experimental validation, we provide a step by step construction of a meaningful news story out of news articles that are coming from different sources. The constructed news stories demonstrate the usefulness of the developed system. en_US
dc.description.abstract Her gün, internet üzerindeki haber kaynaklarından binlerce yerel ve küresel haber yayınlanmaktadır. Gelen her yeni bilgi, önceki bilgilerle bir bütünlük oluşturur, ancak okuyucuların, büyük ölçekteki haber akışı içinde, bu bütünlüğü yakalamaları ve gündemi, geçmiş ışığında değerlendirebilmeleri oldukça zordur. Bu nedenle haberleri tutarlı bir şekilde birleştirerek, bir haber hikayesi halinde sunmak oldukça önemli bir gereksinimdir. Bu gereksinimi karşılamak için öncelikle haber makaleleri, anlamlı bir şekilde temsil edilmeli ve yeni hikaye kümeleri anında çevrim içi olarak oluşturulmalıdır. Çalışmamız kapsamında, bir haber hikayesi oluşturan haberlerin karmaşık ilişkileri incelenerek, birçok kaynaktan toplanan haberleri, bir haber akışı üzerinden otomatik olarak haber hikayeleri halinde kümelendirmeyi sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Deneysel doğrulama kapsamında, belirlenen bir senaryo dahilinde farklı haber kaynaklarından gelen haber dokümanları üzerinde değerlendirme yapılmış ve sistemin başarımı gösterilmiştir. en_US
dc.format.extent x, 37 leaves en_US
dc.identifier.citationreference Can, Ö. (2019). Automatic story construction from news articles in an online fashion. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey en_US
dc.identifier.uri http://standard-demo.gcris.com/handle/123456789/3918
dc.institutionauthor Can, Özgür
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Izmir Institute of Technology en_US
dc.relation.publicationcategory Tez en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject News articles en_US
dc.subject Online fashion en_US
dc.subject Online clustering en_US
dc.subject Clustering algorithms en_US
dc.title Automatic story construction from news articles in an online fashion en_US
dc.title.alternative Haber makalelerinden çevrimiçi şekilde otomatik hikaye oluşturulması en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication

Files

Collections