Seminar: "Event-Centric Information Processing"

Information
Classification: 
Master (Informatik / Wirtschaftsinformatik / IST / Data Science)
Credits: 
5
Exam: 
Anwesenheit in allen Veranstaltungen, Vortrag & Diskussion
Regular Dates: 
Donnerstags, 9:45 Uhr. Raum: IZ 251
Kickoff: 27.10.2022 um 9:45 Uhr in IZ 251
Contents
Contents: 

Das Thema

Die letzten 2,5 Jahre waren geprägt durch eine Vielzahl an Events, die den Verlauf dieser Zeit stark beeinflusst haben. Neben Covid19 samt aller Folgen und dem kürzlich ausgebrochenen Krieg zwischen Russland und der Ukraine zählten auch weniger weltbeeinflussende Events wie eine Fußball-Europameisterschaft oder die Olympischen Spiele 2021 dazu. Im Allgemeinen beschreiben Events (komplexe) Interaktionen zwischen Entitäten und die Folge eben dieser Interaktion.

Wie aber nun können solche Events insbesondere in Anwendungen der Informatik erfasst und verarbeitet werden? Was genau sind Event-zentrierte Anwendungen und wie funktionieren sie? In diesem Seminar werden wir drei Themenblöcke mit jeweils zwei konkreten Themen behandeln:

  • Repräsentation von Events: Auf welche Art und Weise werden Events repräsentiert? Für welche Anwendungsfälle eignen sich die unterschiedlichen Extraktionen? Welche zusätzlichen Faktoren (wie z.B. Viewpoints) haben einen Einfluss auf die Repräsentation?
  • Extraktion von Events aus Texten: Welche Möglichkeiten gibt es Events aus Texten unterschiedlicher Herkunft (z.B. News-Artikel, social media, etc.) zu extrahieren? Was sind State of the Art (SOTA) Technologien in diesem Bereich und inwieweit können solche Extraktionen nützlich sein für Downstream Tasks?
  • Anwendungen (Downstream-Tasks): Anwendungen wie event prediction, event forcasting und event-centric document retrieval basierend auf Ereignissen werden hier im Vordergrund stehen.

Organisatorisches

Der Fokus liegt in unseren Seminaren immer auf der Vortragstechnik: Statt einer Ausarbeitung verlangen wir von euch die Ausarbeitung eines mitreißenden und authentischen Vortrags. Um euch darauf vorzubereiten werden wir uns in den ersten Wochen ausführlich damit beschäftigen, wie man einen guten und interessanten Vortrag hält. Durch die Analyse von verschiedenen Vorträgen werden wir gemeinsam herausfinden, was gute Vorträge ausmacht um später in praktischen Übungen an euren Vortragstechniken zu arbeiten. Jeder Seminarvortrag wird außerdem vor der gesamten Gruppe gehalten und hinterher intensiv diskutiert. Wir bieten euch eine der letzten Gelegenheiten bevor es für euch in die Arbeitswelt geht, ehrliches Feedback zu eurem Vortragsstil und eurem Auftreten zu bekommen! Nutzt sie! Wer daran Interesse hat zu lernen einen überzeugenden Vortrag zu halten, keine Scheu vor ehrlichem Feedback hat, der ist bei unserem Seminar genau richtig.

Themen & Literatur

1. Representation of Real-World Events

2. Event Extraction from Texts

  • Petroni, F., Raman, N., Nugent, T., Nourbakhsh, A., Panić, Ž., Shah, S., and Leidner, J. L. (2018). An Extensible Event Extraction System With Cross-Media Event Resolution. In 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (SIGKDD). [https://doi.org/10.1145/3219819.3219827]

3. Literary Event Analysis

  • Sims, M., Park, J. H., and Bamman, D. (2019). Literary Event Detection. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). [http://dx.doi.org/10.18653/v1/P19-1353]
  • Bhyravajjula, S., Narayan, U., and Shrivastava, M. (2022). MARCUS: An Event-Centric NLP Pipeline that generates Character Arcs from Narratives. In Text2Story@ECIR. [http://ceur-ws.org/Vol-3117/paper7.pdf]

4. Connecting Events to Stories

  • Keith Norambuena, B. F. and Mitra, T. (2021). Narrative Maps: An Algorithmic Approach to Represent and Extract Information Narratives. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction (CSCW). [https://doi.org/10.1145/3432927]
  • Shahaf, D. and Guestrin, C. (2010). Connecting the Dots Between News Articles. In 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD). [https://doi.org/10.1145/1835804.1835884]

5. Prediction of Events

  • Radinsky, K., Davidovich, S. and Markovitch, S. (2012). Learning Causality for News Events Prediction. In 21st International Conference on World Wide Web (WWW). [https://doi.org/10.1145/2187836.2187958]
  • Gottschalk, S. and Demidova, E. (2019). HapPenIng: Happen, Predict, Infer—Event Series Completion in a Knowledge Graph. In International Semantic Web Conference (ISWC). [https://doi.org/10.1007/978-3-030-30793-6_12]

6. Social Media Event Detection

  • Sakaki, T., Okazaki, M., and Matsuo, Y. (2010). Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event Detection by Social Sensors. In 19th International Conference on World Wide Web (WWW). [https://doi.org/10.1145/1772690.1772777]
  • Liang, Y., Caverlee, J., and Cao, C. (2015). A Noise-Filtering Approach for Spatio-temporal Event Detection in Social Media. In European Conference on Information Retrieval (ECIR). [https://doi.org/10.1007/978-3-319-16354-3_25]

7. Utilizing Events for Query Tasks

8. Framing of News Events

  • Card, D., Boydstun, A., Gross, J. H., Resnik, P., and Smith, N. A. (2015). The Media Frames Corpus: Annotations of Frames Across Issues. In 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). [http://dx.doi.org/10.3115/v1/P15-2072]
  • Kwak, H., An, J., and Ahn, Y. Y. (2020). A Systematic Media Frame Analysis of 1.5 Million New York Times Articles from 2000 to 2017. In 12th ACM Conference on Web Science (WebSci). [https://doi.org/10.1145/3394231.3397921]
  • Liu, S., Guo, L., Mays, K., Betke, M., and Wijaya, D. T. (2019). Detecting Frames in News Headlines and Its Application to Analyzing News Framing Trends Surrounding U.S. Gun Violence. In 23rd Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL). [https://aclanthology.org/K19-1047]
Materials
  Date Topic Material
1 27.10.22 Kick-Off und Themenvergabe Kick-Off Slides
  03.11.22 Keine Veranstaltung  
2 10.11.22 Talk Analyse I Stoiber about Transrapid
Steve Jobs (IPhone launch)
Benjamin Zander (classical music)
Günther Oettinger on Globalisation
Clifford Stoll ... on everything
3 17.11.22 Talk Analyse II Hans Rosling (boxes and population growth)
Lawrence Lessig (telling stories)
Simon Sinek (what, how, why)
James Geary (metaphorically speaking)
Brian Greene
Merlin Mann (sad panda)
4 24.11.22 Präsentationsübung 1 (Rhetorik) Slides
5 01.12.22 Präsentationsübung 2 (Assoziation) Slides
6 08.12.22 Präsentationsübung 3 (Suggestion) Slides
7 15.12.22 Vortrag 1 (Representation)  
8 22.12.22 Vortrag 2 (Extraction)  
9 12.01.23 Vortrag 3 (Literary Events)  
10 19.01.23 Vortrag 4 (Events to Stories)  
11 26.01.23 Vortrag 5 (Prediction)  
12 02.02.23 Vortrag 6 (Event Detection)  
13 09.02.23 Vortrag 7 (Queries)  
14 gepl. 16.02.23 Vortrag 8 (Framing) + Abschluss und Benotung