该研究提出了一种基于主题嵌入、动态嵌入和自适应聚类的框架 USTORY 实现了无监督在线故事发现，并在真实新闻数据集上进行了全面评估，结果表明 USTORY 的性能比基线更高，并且具有鲁棒性和可扩展性。

Apr, 2023

该研究提出一种基于多语言文档流聚类的方法，可用于实时新闻监测和处理，并在德语、英语和西班牙语数据集上实现了最优结果。

Sep, 2018

该研究提出了一个能够在多种语言中聚类新闻文章的在线系统，利用多语言上下文嵌入作为文档表示，由线性分类器聚合相似文件，通过在线合并来纠正相关的多语言聚类，并在多语言新闻流聚类数据集上取得了最新的成果。

Apr, 2022

本文提出了一种基于无监督的基于图的排名模型，用于提取科学文献的摘要。我们的方法假定源文档采用两级分层图表示，并利用不对称的位置提示来确定句子的重要性。在 PubMed 和 arXiv 数据集上的结果表明，我们的方法在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线。此外，其性能与许多基于监督学习的方法相当。这些结果表明，篇章结构中的模式是确定科学文章重要性的强有力信号。

May, 2020

通过结合大型语言模型和聚类分析，利用自动化事件检测框架从全球事件、语言和情感数据库（GDELT）中检测新闻事件，并通过关键词提取、文本嵌入、事件摘要和主题标签等任务加强事件聚类，以提供有价值的洞察力和增强新闻报道的准确性和深度。

Jun, 2024

本文提出一种用于分类跨语言新闻的 incorporating clustering 模型，该模型使用跨语言向量表示新闻，使用 LDA 主题模型表示新闻内容，采用 Single-Pass 聚类算法进行优化，并利用知识蒸馏技术，将两个语义空间拟合为一个混合语义空间。

May, 2023

提出了一种基于 Topic Detection and Tracking 的新闻处理系统，采用 “replaying” 策略将单语局部主题链接成故事，同时使用 SBERT 进行交叉语言处理，获得了在多个语言数据集上的最新成果。

Apr, 2020

本文提出了一个新颖的方法，使用少量人为监督来挖掘具有语义相关性的新鲜文档及其主题标签，并设计了一个多任务模型 - NewsEmbed，交替使用对比学习和多标签分类来推导通用文档编码器，在多个自然语言理解任务中实现了出色的性能表现。

Jun, 2021

该研究提出了一种基于图的聚类方法，旨在捕捉各种高频和低频单词感知的微妙变化，包括这些感知随时间的获得和丧失。实验结果表明，该方法在四种语言的 SemEval2020 二元分类任务中显著超过了以前的方法。此外，我们展示了该方法作为一种多功能可视化工具，在语言内部和语言之间设置中检测语义变化的能力。我们已公开提供代码和数据。

Feb, 2024

提出一种基于非参数流式 K 均值算法的在线新闻流聚类方法，使用了稀疏和密集文档表示的组合，采用神经分类器做聚类决策，并将文档 - 聚类相似度聚合在这些多重表示中。使用三元组损失将加权文档 - 聚类相似度模型转化为线性分类目标，同时使用 Transformer 预训练模型和外部知识来微调目的函数，获得了显著的聚类效果提升，该模型在标准英文文档流聚类数据集中实现了新的最优性能。

Jan, 2021