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causalPulse

La maggior parte dei sistemi tratta le notizie come clustering semantico di articoli.

Sto provando un approccio diverso: vedere il flusso informativo come un problema di separazione di sorgenti, dove gli articoli sono miscele osservabili generate da poche forze latenti sistemiche.

Ispirato da StrADiff: invece di topic, il modello apprende attivazioni di “forze” a partire dalla struttura del grafo e dai pattern di propagazione.

A volte eventi apparentemente scollegati risultano fortemente connessi nello spazio latente.

Most news systems cluster semantically similar articles.

I’ve been experimenting with a different idea: treating the news stream as a source separation problem, where articles are observable mixtures generated by a smaller set of latent systemic forces.

Inspired by StrADiff. The system learns latent-force activations from graph structure and propagation patterns rather than predefined topics.

What became interesting is that events that look unrelated semantically sometimes end up strongly connected structurally.

I still can’t tell whether this is genuinely meaningful or just sophisticated pareidolia, but the behavior was interesting enough that I kept building it.

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