Multi
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#LLMAgent
#SelfCorrection
#EMNLP
Issue Date: 2025-08-24 [Paper Note] MAgICoRe: Multi-Agent, Iterative, Coarse-to-Fine Refinement for Reasoning, Justin Chih-Yao Chen+, EMNLP'25 SummaryMAgICoReは、LLMの推論を改善するための新しいアプローチで、問題の難易度に応じて洗練を調整し、過剰な修正を回避する。簡単な問題には粗い集約を、難しい問題には細かい反復的な洗練を適用し、外部の報酬モデルを用いてエラーの特定を向上させる。3つのエージェント（Solver、Reviewer、Refiner）によるマルチエージェントループを採用し、洗練の効果を確保する。Llama-3-8BおよびGPT-3.5で評価した結果、MAgICoReは他の手法を上回る性能を示し、反復が進むにつれて改善を続けることが確認された。 Comment元ポスト:https://x.com/cyjustinchen/status/1958957907778969648?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #ComputerVision #Tools #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #SyntheticData #x-Use #VisionLanguageModel
Issue Date: 2025-08-24 [Paper Note] ToolVQA: A Dataset for Multi-step Reasoning VQA with External Tools, Shaofeng Yin+, arXiv'25 Summary本研究では、実世界のツール使用能力を向上させるために、23Kのインスタンスからなる大規模マルチモーダルデータセット「ToolVQA」を提案。ToolVQAは、実際の視覚的コンテキストと多段階推論タスクを特徴とし、ToolEngineを用いて人間のようなツール使用推論をシミュレート。7B LFMを微調整した結果、テストセットで優れたパフォーマンスを示し、GPT-3.5-turboを上回る一般化能力を持つことが確認された。 Comment人間による小規模なサンプル（イメージシナリオ、ツールセット、クエリ、回答、tool use trajectory)を用いてFoundation Modelに事前知識として与えることで、よりrealisticなscenarioが合成されるようにした上で新たなVQAを4k程度合成。その後10人のアノテータによって高品質なサンプルにのみFilteringすることで作成された、従来よりも実世界の設定に近く、reasoningの複雑さが高いVQAデータセットな模様。
具体的には、image contextxが与えられた時に、ChatGPT-4oをコントローラーとして、前回のツールとアクションの選択をgivenにし、人間が作成したプールに含まれるサンプルの中からLongest Common Subsequence (LCS) による一致度合いに基づいて人手によるサンプルを選択し、動的にcontextに含めることで多様なで実世界により近しいmulti step tooluseなtrajectoryを合成する、といった手法に見える。pp.4--5に数式や図による直感的な説明がある。なお、LCSを具体的にどのような文字列に対して、どのような前処理をした上で適用しているのかまでは追えていない。
元ポスト:https://x.com/jiqizhixin/status/1959125184285483090?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q
#Analysis
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#ReinforcementLearning
#read-later
Issue Date: 2025-08-14 [Paper Note] The Policy Cliff: A Theoretical Analysis of Reward-Policy Maps in Large Language Models, Xingcheng Xu, arXiv'25 Summary強化学習（RL）は大規模言語モデルの行動形成に重要だが、脆弱なポリシーを生成し、信頼性を損なう問題がある。本論文では、報酬関数から最適ポリシーへのマッピングの安定性を分析する数学的枠組みを提案し、ポリシーの脆弱性が非一意的な最適アクションに起因することを示す。さらに、多報酬RLにおける安定性が「効果的報酬」によって支配されることを明らかにし、エントロピー正則化が安定性を回復することを証明する。この研究は、ポリシー安定性分析を進展させ、安全で信頼性の高いAIシステム設計に寄与する。 Comment元ポスト:https://x.com/jiqizhixin/status/1955909877404197072?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qとても面白そう
Issue Date: 2025-08-24 [Paper Note] MAgICoRe: Multi-Agent, Iterative, Coarse-to-Fine Refinement for Reasoning, Justin Chih-Yao Chen+, EMNLP'25 SummaryMAgICoReは、LLMの推論を改善するための新しいアプローチで、問題の難易度に応じて洗練を調整し、過剰な修正を回避する。簡単な問題には粗い集約を、難しい問題には細かい反復的な洗練を適用し、外部の報酬モデルを用いてエラーの特定を向上させる。3つのエージェント（Solver、Reviewer、Refiner）によるマルチエージェントループを採用し、洗練の効果を確保する。Llama-3-8BおよびGPT-3.5で評価した結果、MAgICoReは他の手法を上回る性能を示し、反復が進むにつれて改善を続けることが確認された。 Comment元ポスト:https://x.com/cyjustinchen/status/1958957907778969648?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #ComputerVision #Tools #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #SyntheticData #x-Use #VisionLanguageModel
Issue Date: 2025-08-24 [Paper Note] ToolVQA: A Dataset for Multi-step Reasoning VQA with External Tools, Shaofeng Yin+, arXiv'25 Summary本研究では、実世界のツール使用能力を向上させるために、23Kのインスタンスからなる大規模マルチモーダルデータセット「ToolVQA」を提案。ToolVQAは、実際の視覚的コンテキストと多段階推論タスクを特徴とし、ToolEngineを用いて人間のようなツール使用推論をシミュレート。7B LFMを微調整した結果、テストセットで優れたパフォーマンスを示し、GPT-3.5-turboを上回る一般化能力を持つことが確認された。 Comment人間による小規模なサンプル（イメージシナリオ、ツールセット、クエリ、回答、tool use trajectory)を用いてFoundation Modelに事前知識として与えることで、よりrealisticなscenarioが合成されるようにした上で新たなVQAを4k程度合成。その後10人のアノテータによって高品質なサンプルにのみFilteringすることで作成された、従来よりも実世界の設定に近く、reasoningの複雑さが高いVQAデータセットな模様。
具体的には、image contextxが与えられた時に、ChatGPT-4oをコントローラーとして、前回のツールとアクションの選択をgivenにし、人間が作成したプールに含まれるサンプルの中からLongest Common Subsequence (LCS) による一致度合いに基づいて人手によるサンプルを選択し、動的にcontextに含めることで多様なで実世界により近しいmulti step tooluseなtrajectoryを合成する、といった手法に見える。pp.4--5に数式や図による直感的な説明がある。なお、LCSを具体的にどのような文字列に対して、どのような前処理をした上で適用しているのかまでは追えていない。
Issue Date: 2025-08-14 [Paper Note] The Policy Cliff: A Theoretical Analysis of Reward-Policy Maps in Large Language Models, Xingcheng Xu, arXiv'25 Summary強化学習（RL）は大規模言語モデルの行動形成に重要だが、脆弱なポリシーを生成し、信頼性を損なう問題がある。本論文では、報酬関数から最適ポリシーへのマッピングの安定性を分析する数学的枠組みを提案し、ポリシーの脆弱性が非一意的な最適アクションに起因することを示す。さらに、多報酬RLにおける安定性が「効果的報酬」によって支配されることを明らかにし、エントロピー正則化が安定性を回復することを証明する。この研究は、ポリシー安定性分析を進展させ、安全で信頼性の高いAIシステム設計に寄与する。 Comment元ポスト:https://x.com/jiqizhixin/status/1955909877404197072?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qとても面白そう
#Pocket
#NLP
#LLMAgent
#Prompting
Issue Date: 2025-07-29
[Paper Note] EduThink4AI: Translating Educational Critical Thinking into Multi-Agent LLM Systems, Xinmeng Hou+, arXiv'25
SummaryEDU-Promptingは、教育的批判的思考理論とLLMエージェント設計を結びつけ、批判的でバイアスを意識した説明を生成する新しいマルチエージェントフレームワーク。これにより、AI生成の教育的応答の真実性と論理的妥当性が向上し、既存の教育アプリケーションに統合可能。
Comment元ポスト:https://x.com/dair_ai/status/1949481352325128236?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QCritiqueを活用したマルチエージェントのようである（具体的なCritiqueの生成方法については読めていない。その辺が重要そう
#Analysis
#Pocket
#NLP
#LLMAgent
Issue Date: 2025-04-26
Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?, Mert Cemri+, arXiv'25
SummaryMASの性能向上が単一エージェントと比較して限定的であることを受け、MAST（Multi-Agent System Failure Taxonomy）を提案。200以上のタスクを分析し、14の失敗モードを特定し、3つの大カテゴリに整理。Cohenのカッパスコア0.88を達成し、LLMを用いた評価パイプラインを開発。ケーススタディを通じて失敗分析とMAS開発の方法を示し、今後の研究のためのロードマップを提示。データセットとLLMアノテーターをオープンソース化予定。
Comment元ポスト:https://x.com/mertcemri/status/1915567789714329799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q7つのメジャーなマルチエージェントフレームワークに対して200以上のタスクを実施し、6人の専門家がtraceをアノテーション。14種類の典型的なfailure modeを見つけ、それらを3つにカテゴライズ。これを考慮してマルチエージェントシステムの失敗に関するTaxonomy（MAS）を提案
#RecommenderSystems
#NeuralNetwork
#Survey
#Pocket
#MultitaskLearning
#MulltiModal
Issue Date: 2025-03-03
Joint Modeling in Recommendations: A Survey, Xiangyu Zhao+, arXiv'25
Summaryデジタル環境におけるDeep Recommender Systems（DRS）は、ユーザーの好みに基づくコンテンツ推薦に重要だが、従来の手法は単一のタスクやデータに依存し、複雑な好みを反映できない。これを克服するために、共同モデリングアプローチが必要であり、推薦の精度とカスタマイズを向上させる。本論文では、共同モデリングをマルチタスク、マルチシナリオ、マルチモーダル、マルチビヘイビアの4次元で定義し、最新の進展と研究の方向性を探る。最後に、将来の研究の道筋を示し、結論を述べる。
Comment元ポスト:https://x.com/_reachsumit/status/1896408792952410496?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#Reasoning
#ACL
Issue Date: 2025-06-29
[Paper Note] Do Large Language Models Latently Perform Multi-Hop Reasoning?, Sohee Yang+, ACL'24
Summary本研究では、LLMが複雑なプロンプトに対してマルチホップ推論を行う可能性を探ります。具体的には、LLMが「'Superstition'の歌手」を特定し、その母親に関する知識を用いてプロンプトを完成させる過程を分析します。2つのホップを個別に評価し、特に最初のホップにおいてブリッジエンティティのリコールが増加するかをテストしました。結果、特定の関係タイプのプロンプトに対してマルチホップ推論の証拠が見つかりましたが、活用は文脈依存であり、2番目のホップの証拠は控えめでした。また、モデルサイズの増加に伴い最初のホップの推論能力が向上する傾向が見られましたが、2番目のホップにはその傾向が見られませんでした。これらの結果は、LLMの今後の開発における課題と機会を示唆しています。
#InformationRetrieval
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#Supervised-FineTuning (SFT)
#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-10
Auto-RAG: Autonomous Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models, Tian Yu+, arXiv'24
SummaryAuto-RAGは、LLMの意思決定能力を活用した自律的な反復検索モデルで、リトリーバーとのマルチターン対話を通じて知識を取得します。推論に基づく意思決定を自律的に合成し、6つのベンチマークで優れた性能を示し、反復回数を質問の難易度に応じて調整可能です。また、プロセスを自然言語で表現し、解釈可能性とユーザー体験を向上させます。
Comment元ポスト:https://x.com/omarsar0/status/1863600141103501454?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QOpenReview:https://openreview.net/forum?id=jkVQ31GeIAOpenReview:https://openreview.net/forum?id=jkVQ31GeIA
#DocumentSummarization
#Document
#Pocket
#NLP
#VariationalAutoEncoder
#AAAI
Issue Date: 2018-10-05
Salience Estimation via Variational Auto-Encoders for Multi-Document Summarization, Li+, AAAI'17
#DocumentSummarization
#NeuralNetwork
#Document
#Supervised
#GraphBased
#NLP
#GraphConvolutionalNetwork
#Extractive
#CoNLL
Issue Date: 2017-12-31
Graph-based Neural Multi-Document Summarization, Yasunaga+, CoNLL'17
CommentGraph Convolutional Network (GCN)を使って、MDSやりましたという話。 既存のニューラルなMDSモデル [Cao et al., 2015, 2017] では、sentence間のrelationが考慮できていなかったが、GCN使って考慮した。 また、MDSの学習データはニューラルなモデルを学習するには小さすぎるが（abstractiveにするのは厳しいという話だと思われる？）、sentenceのsalienceを求める問題に帰着させることで、これを克服。
GCNで用いるAdjacent Matrixとして3種類の方法(cosine similarity, G-Flow, PDG)を試し、議論をしている。PDGが提案手法だが、G-Flowによる重みをPersonalization Features（position, leadか否か等のベーシックな素性）から求まるweightで、よりsentenceのsalienceを求める際にリッチな情報を扱えるように補正している。PDGを用いた場合が（ROUGE的な観点で）最も性能がよかった。
モデルの処理の流れとしては、Document Cluster中の各sentenceのhidden stateをGRUベースなRNNでエンコードし、それをGCNのノードの初期値として利用する。GCNでL回のpropagation後（実験では3回）に得られたノードのhidden stateを、salienceスコア計算に用いるsentence embedding、およびcluster embeddingの生成に用いる。 cluster embeddingは、document clusterをglobalな視点から見て、salienceスコアに反映させるために用いられる。 最終的にこれら2つの情報をlinearなlayerにかけてsoftmaxかけて正規化して、salienceスコアとする。
要約を生成する際はgreedyな方法を用いており、salienceスコアの高いsentenceから要約長に達するまで選択していく。このとき、冗長性を排除するため、candidateとなるsentenceと生成中の要約とのcosine similarityが0.5を超えるものは選択しないといった、よくある操作を行なっている。
DUC01, 02のデータをtraining data, DUC03 をvalidation data, DUC04をtest dataとし、ROUGE1,2で評価。 評価の結果、CLASSY04(DUC04のbest system)やLexRank等のよく使われるベースラインをoutperform。 ただ、regression basedなRegSumにはスコアで勝てないという結果に。 RegSumはwordレベルでsalienceスコアをregressionする手法で、リッチな情報を結構使っているので、これらを提案手法に組み合わせるのは有望な方向性だと議論している。
[Cao+, 2015] Ranking with recursive neural networks and its application to multi-document summarization, Cao+, AAAI'15 [Cao+, 2017] Improving multi-document summarization via text classification, Cao+, AAAI'17
[所感]
・ニューラルなモデルは表現力は高そうだけど、学習データがDUC01と02だけだと、データが足りなくて持ち前の表現力が活かせていないのではないかという気がする。
・冗長性の排除をアドホックにやっているので、モデルにうまく組み込めないかなという印象（distraction機構とか使えばいいのかもしれん）
・ROUGEでしか評価してないけど、実際のoutputはどんな感じなのかちょっと見てみたい。（ハイレベルなシステムだとROUGEスコア上がっても人手評価との相関がないっていう研究成果もあるし。）
・GCN、あまり知らなかったかけど数式追ったらなんとなく分かったと思われる。（元論文読めという話だが） #Single #DocumentSummarization #Document #Unsupervised #GraphBased #NLP #Extractive #SIGIR Issue Date: 2018-01-01 CTSUM: Extracting More Certain Summaries for News Articles, Wan+, SIGIR'14 Comment要約を生成する際に、情報の”確実性”を考慮したモデルCTSUMを提案しましたという論文（今まではそういう研究はなかった）
```
"However, it seems that Obama will not use the platform to relaunch his stalled drive for Israeli-Palestinian peace"
```
こういう文は、"It seems"とあるように、情報の確実性が低いので要約には入れたくないという気持ち。
FactBankのニュースコーパスから1000 sentenceを抽出し、5-scaleでsentenceの確実性をラベルづけ。
このデータを用いてSVRを学習し、sentenceの確実性をoutputする分類器を構築
affinity-propagationベース（textrank, lexrankのような手法）手法のaffinityの計算（edge間の重みのこと。普通はsentence同士の類似度とかが使われる）を行う際に、情報の確実性のスコアを導入することで確実性を考慮した要約を生成
DUC2007のMDSデータセットで、affinity計算の際に確実性を導入する部分をablationしたモデル（GRSUM）と比較したところ、CTSUMのROUGEスコアが向上した。
また、自動・人手評価により、生成された要約に含まれる情報の確実性を評価したところ、GRSUMをoutperformした解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/ctsum-extracting-more-certain-summaries-for-news-articlesSIGIRでは珍しい、要約に関する研究
情報の確実性を考慮するという、いままであまりやられていなかった部分にフォーカスしたのはおもしろい
「アイデアはおもしろいし良い研究だが、affinity weightが変化するということは、裏を返せばdamping factorを変更してもそういう操作はできるので、certaintyを考慮したことに意味があったのかが完全に示せていない。」という意見があり、なるほどと思った。 #DocumentSummarization #NLP #Extractive #ACL #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Hierarchical Summarization: Scaling Up Multi-Document Summarization, Christensen+, ACL'14 Comment概要
だいぶ前に読んだ。好きな研究。
テキストのsentenceを階層的にクラスタリングすることで、抽象度が高い情報から、関連する具体度の高いsentenceにdrill downしていけるInteractiveな要約を提案している。
手法
通常のMDSでのデータセットの規模よりも、実際にMDSを使う際にはさらに大きな規模のデータを扱わなければならないことを指摘し（たとえばNew York Timesで特定のワードでイベントを検索すると数千、数万件の記事がヒットしたりする）そのために必要な事項を検討。
これを実現するために、階層的なクラスタリングベースのアプローチを提案。
提案手法では、テキストのsentenceを階層的にクラスタリングし、下位の層に行くほどより具体的な情報になるようにsentenceを表現。さらに、上位、下位のsentence間にはエッジが張られており、下位に紐付けられたsentence
は上位に紐付けられたsentenceの情報をより具体的に述べたものとなっている。
これを活用することで、drill down型のInteractiveな要約を実現。 #DocumentSummarization #NLP #Dataset #QueryBiased #Extractive #ACL #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL'14 Comment（管理人が作成した過去の紹介資料）
[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf)
上記スライドは私が当時作成した論文紹介スライドです。スライド中のスクショは説明のために論文中のものを引用しています。 #PersonalizedDocumentSummarization #InteractivePersonalizedSummarization #NLP #EMNLP #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Summarize What You Are Interested In: An Optimization Framework for Interactive Personalized Summarization, Yan+, EMNLP'11, 2011.07 Comment
ユーザとシステムがインタラクションしながら個人向けの要約を生成するタスク、InteractivePersonalizedSummarizationを提案。
ユーザはテキスト中のsentenceをクリックすることで、システムに知りたい情報のフィードバックを送ることができる。このとき、ユーザがsentenceをクリックする量はたかがしれているので、click smoothingと呼ばれる手法を提案し、sparseにならないようにしている。click smoothingは、ユーザがクリックしたsentenceに含まれる単語？等を含む別のsentence等も擬似的にclickされたとみなす手法。
4つのイベント（Influenza A, BP Oil Spill, Haiti Earthquake, Jackson Death）に関する、数千記事のニュースストーリーを収集し（10k〜100k程度のsentence）、評価に活用。収集したニュースサイト（BBC, Fox News, Xinhua, MSNBC, CNN, Guardian, ABC, NEwYorkTimes, Reuters, Washington Post）には、各イベントに対する人手で作成されたReference Summaryがあるのでそれを活用。
objectiveな評価としてROUGE、subjectiveな評価として3人のevaluatorに5scaleで要約の良さを評価してもらった。
結論としては、ROUGEはGenericなMDSモデルに勝てないが、subjectiveな評価においてベースラインを上回る結果に。ReferenceはGenericに生成されているため、この結果を受けてPersonalizationの必要性を説いている。
また、提案手法のモデルにおいて、Genericなモデルの影響を強くする（Personalizedなハイパーパラメータを小さくする）と、ユーザはシステムとあまりインタラクションせずに終わってしまうのに対し、Personalizedな要素を強くすると、よりたくさんクリックをし、結果的にシステムがより多く要約を生成しなおすという結果も示している。
#PersonalizedDocumentSummarization
#NLP
Issue Date: 2017-12-28
Personalized PageRank based Multi-document summarization, Liu+, [WSCS '08], 2008.07
Comment・クエリがあるのが前提
・基本的にPersonalized PageRankの事前分布を求めて，PageRankアルゴリズムを適用する
・文のsalienceを求めるモデルと（パラグラフ，パラグラフ内のポジション，statementなのかdialogなのか，文の長さ），クエリとの関連性をはかるrelevance model（クエリとクエリのnarrativeに含まれる固有表現が文内にどれだけ含まれているか）を用いて，Personalized PageRankの事前分布を決定する
・評価した結果，DUC2007のtop1とtop2のシステムの間のROUGEスコアを獲得 #DocumentSummarization #Document #NLP #IntegerLinearProgramming (ILP) #Extractive #ECIR #Admin'sPick Issue Date: 2018-01-17 A study of global inference algorithms in multi-document summarization, Ryan McDonald, ECIR'07 Comment文書要約をナップサック問題として定式化し、厳密解（動的計画法、ILP Formulation）、近似解(Greedy)を求める手法を提案。 #DocumentSummarization #Classic #NLP Issue Date: 2023-08-27 Centroid-based summarization of multiple documents: sentence extraction, utility-based evaluation, and user studies, Radev+, Information Processing & Management'04 CommentMEAD, Centroid-basedな手法で要約を実施する古典的なMDS手法 #DocumentSummarization #Document #NLP #Extractive #COLING Issue Date: 2018-01-17 A Formal Model for Information Selection in Multi-Sentence Text Extraction, Filatova+, COLING'04 Comment初めて文書要約を最大被覆問題として定式化した研究。 #Article #NLP #LLMAgent #Blog #read-later Issue Date: 2025-06-17 Don’t Build Multi-Agents, Cognition, 2025.06 Comment元ポスト:https://x.com/ngo275/status/1934819225111285852?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #Article #Single #DocumentSummarization #Document #Unsupervised #GraphBased #NLP #Extractive #Admin'sPick Issue Date: 2018-01-01 LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization, Erkan+, Journal of Artificial Intelligence Research, 2004 Comment代表的なグラフベースな(Multi) Document Summarization手法。
ほぼ 214 と同じ手法。
2種類の手法が提案されている：
[LexRank] tf-idfスコアでsentenceのbag-of-wordsベクトルを作り、cosine similarityを計算し閾値以上となったsentenceの間にのみedgeを張る（重みは確率的に正規化）。その後べき乗法でPageRank。
[ContinousLexRank] tf-idfスコアでsentenceのbag-of-wordsベクトルを作り、cosine similarityを用いてAffinity Graphを計算し、PageRankを適用（べき乗法）。
DUC2003, 2004（MDS）で評価。
Centroidベースドな手法をROUGE-1の観点でoutperform。
document clusterの17%をNoisyなデータにした場合も実験しており、Noisyなデータを追加した場合も性能劣化が少ないことも示している。 #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-Document Summarization using N-Gram Topic Model Fusion, Hennig+, [SPIM, 2010], 2010.05 Comment・unigramの共起だけでなく，bigramの共起も考慮したPLSIモデルを提案し，jointで学習．与えられたクエリやnarrativeなどとsentenceの類似度（latent spaceで計算）を計算し重要文を決定。
・user-modelを使ったPersonalizationはしていない． #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-document Summarization in Information Retrieval, Yang+, [Machine Learning and Cybernetics, 08], 2008.07 Comment・検索結果に含まれるページのmulti-document summarizationを行う．クエリとsentenceの単語のoverlap, sentenceの重要度を
Affinity-Graphから求め，両者を結合しスコアリング．MMR 243 likeな手法で冗長性を排除し要約を生成する．
・4人のユーザに，実際にシステムを使ってもらい，5-scaleで要約の良さを評価（ベースラインなし）．relevance, importance,
usefulness, complement of summaryの視点からそれぞれを5-scaleでrating．それぞれのユーザは，各トピックごとのドキュメントに
全て目を通してもらい，その後に要約を読ませる． #Article #DocumentSummarization #NLP #Extractive Issue Date: 2017-12-28 NewsInEssence: Summarizing ONLINE NEWS TOPICS, Radev+, [Communications of the ACM, 05], 2005.10 Comment・Centroid-Basedな手法(MEADと同じ手法)で要約を生成
・Personalizationはかけていない #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP #Search #NAACL Issue Date: 2017-12-28 WebInEssence: A Personalized Web-Based Multi-Document Summarization and Recommendation System, Radev+, [NAACL, 01], 2001.06 Comment・ドキュメントはオフラインでクラスタリングされており，各クラスタごとにmulti-document summarizationを行うことで，
ユーザが最も興味のあるクラスタを同定することに役立てる．あるいは検索結果のページのドキュメントの要約を行う．
要約した結果には，extractした文の元URLなどが付与されている．
・Personalizationをかけるためには，ユーザがドキュメントを選択し，タイトル・ボディなどに定数の重みをかけて，その情報を要約に使う．
・特に評価していない．システムのoutputを示しただけ．
GCNで用いるAdjacent Matrixとして3種類の方法(cosine similarity, G-Flow, PDG)を試し、議論をしている。PDGが提案手法だが、G-Flowによる重みをPersonalization Features（position, leadか否か等のベーシックな素性）から求まるweightで、よりsentenceのsalienceを求める際にリッチな情報を扱えるように補正している。PDGを用いた場合が（ROUGE的な観点で）最も性能がよかった。
モデルの処理の流れとしては、Document Cluster中の各sentenceのhidden stateをGRUベースなRNNでエンコードし、それをGCNのノードの初期値として利用する。GCNでL回のpropagation後（実験では3回）に得られたノードのhidden stateを、salienceスコア計算に用いるsentence embedding、およびcluster embeddingの生成に用いる。 cluster embeddingは、document clusterをglobalな視点から見て、salienceスコアに反映させるために用いられる。 最終的にこれら2つの情報をlinearなlayerにかけてsoftmaxかけて正規化して、salienceスコアとする。
要約を生成する際はgreedyな方法を用いており、salienceスコアの高いsentenceから要約長に達するまで選択していく。このとき、冗長性を排除するため、candidateとなるsentenceと生成中の要約とのcosine similarityが0.5を超えるものは選択しないといった、よくある操作を行なっている。
DUC01, 02のデータをtraining data, DUC03 をvalidation data, DUC04をtest dataとし、ROUGE1,2で評価。 評価の結果、CLASSY04(DUC04のbest system)やLexRank等のよく使われるベースラインをoutperform。 ただ、regression basedなRegSumにはスコアで勝てないという結果に。 RegSumはwordレベルでsalienceスコアをregressionする手法で、リッチな情報を結構使っているので、これらを提案手法に組み合わせるのは有望な方向性だと議論している。
[Cao+, 2015] Ranking with recursive neural networks and its application to multi-document summarization, Cao+, AAAI'15 [Cao+, 2017] Improving multi-document summarization via text classification, Cao+, AAAI'17
[所感]
・ニューラルなモデルは表現力は高そうだけど、学習データがDUC01と02だけだと、データが足りなくて持ち前の表現力が活かせていないのではないかという気がする。
・冗長性の排除をアドホックにやっているので、モデルにうまく組み込めないかなという印象（distraction機構とか使えばいいのかもしれん）
・ROUGEでしか評価してないけど、実際のoutputはどんな感じなのかちょっと見てみたい。（ハイレベルなシステムだとROUGEスコア上がっても人手評価との相関がないっていう研究成果もあるし。）
・GCN、あまり知らなかったかけど数式追ったらなんとなく分かったと思われる。（元論文読めという話だが） #Single #DocumentSummarization #Document #Unsupervised #GraphBased #NLP #Extractive #SIGIR Issue Date: 2018-01-01 CTSUM: Extracting More Certain Summaries for News Articles, Wan+, SIGIR'14 Comment要約を生成する際に、情報の”確実性”を考慮したモデルCTSUMを提案しましたという論文（今まではそういう研究はなかった）
```
"However, it seems that Obama will not use the platform to relaunch his stalled drive for Israeli-Palestinian peace"
```
こういう文は、"It seems"とあるように、情報の確実性が低いので要約には入れたくないという気持ち。
FactBankのニュースコーパスから1000 sentenceを抽出し、5-scaleでsentenceの確実性をラベルづけ。
このデータを用いてSVRを学習し、sentenceの確実性をoutputする分類器を構築
affinity-propagationベース（textrank, lexrankのような手法）手法のaffinityの計算（edge間の重みのこと。普通はsentence同士の類似度とかが使われる）を行う際に、情報の確実性のスコアを導入することで確実性を考慮した要約を生成
DUC2007のMDSデータセットで、affinity計算の際に確実性を導入する部分をablationしたモデル（GRSUM）と比較したところ、CTSUMのROUGEスコアが向上した。
また、自動・人手評価により、生成された要約に含まれる情報の確実性を評価したところ、GRSUMをoutperformした解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/ctsum-extracting-more-certain-summaries-for-news-articlesSIGIRでは珍しい、要約に関する研究
情報の確実性を考慮するという、いままであまりやられていなかった部分にフォーカスしたのはおもしろい
「アイデアはおもしろいし良い研究だが、affinity weightが変化するということは、裏を返せばdamping factorを変更してもそういう操作はできるので、certaintyを考慮したことに意味があったのかが完全に示せていない。」という意見があり、なるほどと思った。 #DocumentSummarization #NLP #Extractive #ACL #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Hierarchical Summarization: Scaling Up Multi-Document Summarization, Christensen+, ACL'14 Comment概要
だいぶ前に読んだ。好きな研究。
テキストのsentenceを階層的にクラスタリングすることで、抽象度が高い情報から、関連する具体度の高いsentenceにdrill downしていけるInteractiveな要約を提案している。
手法
通常のMDSでのデータセットの規模よりも、実際にMDSを使う際にはさらに大きな規模のデータを扱わなければならないことを指摘し（たとえばNew York Timesで特定のワードでイベントを検索すると数千、数万件の記事がヒットしたりする）そのために必要な事項を検討。
これを実現するために、階層的なクラスタリングベースのアプローチを提案。
提案手法では、テキストのsentenceを階層的にクラスタリングし、下位の層に行くほどより具体的な情報になるようにsentenceを表現。さらに、上位、下位のsentence間にはエッジが張られており、下位に紐付けられたsentence
は上位に紐付けられたsentenceの情報をより具体的に述べたものとなっている。
これを活用することで、drill down型のInteractiveな要約を実現。 #DocumentSummarization #NLP #Dataset #QueryBiased #Extractive #ACL #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL'14 Comment（管理人が作成した過去の紹介資料）
[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf)
上記スライドは私が当時作成した論文紹介スライドです。スライド中のスクショは説明のために論文中のものを引用しています。 #PersonalizedDocumentSummarization #InteractivePersonalizedSummarization #NLP #EMNLP #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Summarize What You Are Interested In: An Optimization Framework for Interactive Personalized Summarization, Yan+, EMNLP'11, 2011.07 Comment
ユーザとシステムがインタラクションしながら個人向けの要約を生成するタスク、InteractivePersonalizedSummarizationを提案。
ユーザはテキスト中のsentenceをクリックすることで、システムに知りたい情報のフィードバックを送ることができる。このとき、ユーザがsentenceをクリックする量はたかがしれているので、click smoothingと呼ばれる手法を提案し、sparseにならないようにしている。click smoothingは、ユーザがクリックしたsentenceに含まれる単語？等を含む別のsentence等も擬似的にclickされたとみなす手法。
4つのイベント（Influenza A, BP Oil Spill, Haiti Earthquake, Jackson Death）に関する、数千記事のニュースストーリーを収集し（10k〜100k程度のsentence）、評価に活用。収集したニュースサイト（BBC, Fox News, Xinhua, MSNBC, CNN, Guardian, ABC, NEwYorkTimes, Reuters, Washington Post）には、各イベントに対する人手で作成されたReference Summaryがあるのでそれを活用。
objectiveな評価としてROUGE、subjectiveな評価として3人のevaluatorに5scaleで要約の良さを評価してもらった。
結論としては、ROUGEはGenericなMDSモデルに勝てないが、subjectiveな評価においてベースラインを上回る結果に。ReferenceはGenericに生成されているため、この結果を受けてPersonalizationの必要性を説いている。
また、提案手法のモデルにおいて、Genericなモデルの影響を強くする（Personalizedなハイパーパラメータを小さくする）と、ユーザはシステムとあまりインタラクションせずに終わってしまうのに対し、Personalizedな要素を強くすると、よりたくさんクリックをし、結果的にシステムがより多く要約を生成しなおすという結果も示している。
#PersonalizedDocumentSummarization
#NLP
Issue Date: 2017-12-28
Personalized PageRank based Multi-document summarization, Liu+, [WSCS '08], 2008.07
Comment・クエリがあるのが前提
・基本的にPersonalized PageRankの事前分布を求めて，PageRankアルゴリズムを適用する
・文のsalienceを求めるモデルと（パラグラフ，パラグラフ内のポジション，statementなのかdialogなのか，文の長さ），クエリとの関連性をはかるrelevance model（クエリとクエリのnarrativeに含まれる固有表現が文内にどれだけ含まれているか）を用いて，Personalized PageRankの事前分布を決定する
・評価した結果，DUC2007のtop1とtop2のシステムの間のROUGEスコアを獲得 #DocumentSummarization #Document #NLP #IntegerLinearProgramming (ILP) #Extractive #ECIR #Admin'sPick Issue Date: 2018-01-17 A study of global inference algorithms in multi-document summarization, Ryan McDonald, ECIR'07 Comment文書要約をナップサック問題として定式化し、厳密解（動的計画法、ILP Formulation）、近似解(Greedy)を求める手法を提案。 #DocumentSummarization #Classic #NLP Issue Date: 2023-08-27 Centroid-based summarization of multiple documents: sentence extraction, utility-based evaluation, and user studies, Radev+, Information Processing & Management'04 CommentMEAD, Centroid-basedな手法で要約を実施する古典的なMDS手法 #DocumentSummarization #Document #NLP #Extractive #COLING Issue Date: 2018-01-17 A Formal Model for Information Selection in Multi-Sentence Text Extraction, Filatova+, COLING'04 Comment初めて文書要約を最大被覆問題として定式化した研究。 #Article #NLP #LLMAgent #Blog #read-later Issue Date: 2025-06-17 Don’t Build Multi-Agents, Cognition, 2025.06 Comment元ポスト:https://x.com/ngo275/status/1934819225111285852?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #Article #Single #DocumentSummarization #Document #Unsupervised #GraphBased #NLP #Extractive #Admin'sPick Issue Date: 2018-01-01 LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization, Erkan+, Journal of Artificial Intelligence Research, 2004 Comment代表的なグラフベースな(Multi) Document Summarization手法。
ほぼ 214 と同じ手法。
2種類の手法が提案されている：
[LexRank] tf-idfスコアでsentenceのbag-of-wordsベクトルを作り、cosine similarityを計算し閾値以上となったsentenceの間にのみedgeを張る（重みは確率的に正規化）。その後べき乗法でPageRank。
[ContinousLexRank] tf-idfスコアでsentenceのbag-of-wordsベクトルを作り、cosine similarityを用いてAffinity Graphを計算し、PageRankを適用（べき乗法）。
DUC2003, 2004（MDS）で評価。
Centroidベースドな手法をROUGE-1の観点でoutperform。
document clusterの17%をNoisyなデータにした場合も実験しており、Noisyなデータを追加した場合も性能劣化が少ないことも示している。 #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-Document Summarization using N-Gram Topic Model Fusion, Hennig+, [SPIM, 2010], 2010.05 Comment・unigramの共起だけでなく，bigramの共起も考慮したPLSIモデルを提案し，jointで学習．与えられたクエリやnarrativeなどとsentenceの類似度（latent spaceで計算）を計算し重要文を決定。
・user-modelを使ったPersonalizationはしていない． #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-document Summarization in Information Retrieval, Yang+, [Machine Learning and Cybernetics, 08], 2008.07 Comment・検索結果に含まれるページのmulti-document summarizationを行う．クエリとsentenceの単語のoverlap, sentenceの重要度を
Affinity-Graphから求め，両者を結合しスコアリング．MMR 243 likeな手法で冗長性を排除し要約を生成する．
・4人のユーザに，実際にシステムを使ってもらい，5-scaleで要約の良さを評価（ベースラインなし）．relevance, importance,
usefulness, complement of summaryの視点からそれぞれを5-scaleでrating．それぞれのユーザは，各トピックごとのドキュメントに
全て目を通してもらい，その後に要約を読ませる． #Article #DocumentSummarization #NLP #Extractive Issue Date: 2017-12-28 NewsInEssence: Summarizing ONLINE NEWS TOPICS, Radev+, [Communications of the ACM, 05], 2005.10 Comment・Centroid-Basedな手法(MEADと同じ手法)で要約を生成
・Personalizationはかけていない #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP #Search #NAACL Issue Date: 2017-12-28 WebInEssence: A Personalized Web-Based Multi-Document Summarization and Recommendation System, Radev+, [NAACL, 01], 2001.06 Comment・ドキュメントはオフラインでクラスタリングされており，各クラスタごとにmulti-document summarizationを行うことで，
ユーザが最も興味のあるクラスタを同定することに役立てる．あるいは検索結果のページのドキュメントの要約を行う．
要約した結果には，extractした文の元URLなどが付与されている．
・Personalizationをかけるためには，ユーザがドキュメントを選択し，タイトル・ボディなどに定数の重みをかけて，その情報を要約に使う．
・特に評価していない．システムのoutputを示しただけ．