New event detectionusing chronological term ranking

Son yıllarda İnternetteki hızlı gelişme, içeriğindeki bilgilerin sürekli artış göstermesi bubilgilerin düzenlenmesi ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Ayrıca Web ortamındaki haberkaynaklarının sayısında ve bu kaynaklar tarafından yayımlanan haberlerde aşırı artışgözlenmektedir. Bu artış sonrasında bu haberlerin düzenlenmesi içerisinden yeniolayların bulunması, yeni haberlerin izleyenlerinin tespiti önemli problem halinegelmiştir. Yeni olay bulma (YOB) ve izleme haber akışlarını takip ederek, bu sorunuçözmeyi amaçlamaktadır. Haberlerde genel olarak önemli konular haberin başlarındaverilmektedir. Bu gözlemden hareketle araştırmamızda YOB deneylerimizde en iyisonucu veren Okapi benzerlik formülünün terim ağırlıklandırması fonksiyonunudeğiştirerek, kelimelerin haber içindeki sırasını bu fonksiyona uyarlayarak bunu YOBsisteminde kullandık. Bu amaçla, Türkçe için hazırlanmış olan BilCol2005 derlemiylebirçok deney gerçekleştirdik. BilCol2005 deney derlemi TDT çalışmalarındanesinlenerek hazırlanmıştır. Derlem 209,305 dokümandan ve seksen tanesi insanlartarafından etiketlenmiş olaylardan oluşmaktadır. Bu çalışmada çeşitli kronolojik terimağırlıklandırması (KTA) fonksiyonlarının, başarımı %13 kadar arttırdığı gözlenmiştir.Ayrıca KTA kullanarak yapılan YOB sisteminin BilCol2005'ten N-geçişli bulmayöntemiyle elde edilen farklı deney derlemlerinde de başarılı sonuçlar verdiğigözlenmiştir. Yapılan test sonuçlarında iyileştirmeler istatistiksek olarak kayda değerolduğu gözlenmiştir.