<div dir="ltr">Hi, Adapters, <div><br></div><div>I will take on this week's seminar and present a paper titled <i>Labeling Documents with Timestamps: Learning from their Time Expressions</i>. It is a new paper of 2012, which is published in 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). </div>
<div><br></div><div>Below is the ABSTRACT. </div><div><br></div><div><div>Temporal reasoners for document understanding typically assume that a document’s creation date is known. Algorithms to ground relative time expressions and order events often rely on this timestamp to assist the learner. Unfortunately, the timestamp is not always known, particularly on the Web. This  paper addresses the task of automatic document timestamping, presenting two new models that incorporate rich linguistic features about time. The first is a discriminative classifier with new features extracted from the text’s time expressions (e.g., ‘since 1999’). This model alone improves on previous generative models by 77%. The second model learns probabilistic constraints between time expressions and the unknown document time. Imposing these learned constraints on the discriminative model further improves its accuracy. Finally, we present a new experiment design that facilitates easier comparison by future work.</div>
<div><br></div>-- <br><p>Cheers, </p><p>Jack</p>
</div></div>