One-Line Notesに関する論文・技術記事メモの一覧

One-Line Notes (1219) — 7/7

[Paper Note] The automatic construction of large-scale corpora for summarization research, Daniel Marcu, SIGIR’99

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#Article #DocumentSummarization #NLP #SIGIR Issue Date: 2018-01-11 Comment

のタプルが与えられた時に、のタプルを自動的に生成。ExtractはAbstractと対応するText中の重要部（節やsentence）。

に含まれるExtractの情報を使えば、Extractiveな要約器の学習などに活用できる。

[Paper Note] The automatic creation of literature abstracts, H. P. Luhn, IBM Journal of Research Development, 1958.04

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#Article #DocumentSummarization #Document #Classic #NLP #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2018-01-01 Comment

文書要約研究初期の研究

[Paper Note] A General Approximation Framework for Direct Optimization of Information Retrieval Measures （ApproxAP, ApproxNDCG）, Qin+, Information Retrieval, 2008.10

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#Article #InformationRetrieval #LearningToRank #ListWise Issue Date: 2018-01-01 Comment

実装してみたが、バグありそう感・・・

https://github.com/AkihikoWatanabe/ApproxAP

GraphChi, GraphChi open source project, 2013.01

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#Article #RecommenderSystems #Tools Issue Date: 2018-01-01 Comment

実装されているアルゴリズム：Matrix Factorization, RBM, CliMFなど

実装：

使用方法：CLI

※ graphlabの中の人による実装

参考：

http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf

https://takuti.me/note/recommender-libraries/

mrec recommender systems library, mrec, 2013.11

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#Article #RecommenderSystems #Library #python Issue Date: 2018-01-01 Comment

実装：python

※ Mendeleyによるpythonライブラリ

参考：

http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf

https://takuti.me/note/recommender-libraries/

MyMediaLite Recommender System Library, Zeno Gantner+

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#Article #RecommenderSystems #Tools #Library Issue Date: 2018-01-01 Comment

実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど

実装：C#

使用方法：コマンドライン、C#ライブラリとして利用

※ ライブラリとして使用する場合は、C#による実装が必要

参考：

http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf

https://takuti.me/note/recommender-libraries/

Surprise: A Python library for recommender systems, Nicolas Hug, 2016.10

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#Article #RecommenderSystems #Library #python #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2018-01-01 Comment

実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど

実装：python

使用方法：pythonライブラリとして利用

※ pythonで利用できる数少ない推薦システムライブラリ

参考：

http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf

https://takuti.me/note/recommender-libraries/

[Paper Note] 転移学習による抽出型要約の精度向上, 西川+, 情報処理学会研究報告, 2011.11

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#Article #DocumentSummarization #Document #StructuredLearning #DomainAdaptation #Supervised #NLP #Extractive Issue Date: 2017-12-31 Comment

構造学習を利用した文書要約モデル

[Paper Note] Frustratingly easy domain adaptation, Daum'e, ACL'07 なども利用し転移学習を行なっている。

SVM-MAP

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#Article #MachineLearning #StructuredLearning #Tools #InformationRetrieval Issue Date: 2017-12-31 Comment

構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する手法

オンライン学習

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#Article #Tutorial #MachineLearning #OnlineLearning Issue Date: 2017-12-31 Comment

## 目次

定式化

評価法：Regretなど

パーセプトロン

Passive Aggressive Algorithm

(アルゴリズムと損失の限界の評価）

Confidence Weighted Algorithm

Pegasos

Coordinate Descent

バッチ、オンライン、ストリームの比較

ビッグデータへの対応

[Paper Note] Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016.01

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#Article #NeuralNetwork #Survey #TimeSeriesDataProcessing Issue Date: 2017-12-31 Comment

ビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。

時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。

[Paper Note] Relevance Judgment in epistemic and hedonic information searches, Yunjie Xu, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2007.01

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#Article #RecommenderSystems #RelevanceJudgment Issue Date: 2017-12-28 Comment

・informative relevance: 知識を求める検索など（個人のブログ，経済ニュースとか）

・affective relevance: 楽しみや感情に刺激を受けるための情報を求める検索の場合（2chまとめとか，哲学ニュースまとめとか？）

・topicality, novelty, reliabilityがsignificantにinformative relevanceに寄与, scopeとunderstandabilityは寄与せず

・topicality, understandabilityがsignificantにaffective relevanceに寄与，しかし，noveltyはそうではなかった．

[Paper Note] Relevance judgment: What do information users consider beyond topicality? Xu Chen, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006.05

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#Article #InformationRetrieval #RelevanceJudgment Issue Date: 2017-12-28 Comment

・relevanceとsignificantに関連するcriteriaは，topicalityとnovelty

・reliabilityおよびunderstandabilityはsmaller degreeでsignificant, scopeはsignificantでない

[Paper Note] A cognitive model of document use during a research project, Wang and Soergel, Journal of the American Society for Information Science, 1998.02

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#Article #InformationRetrieval #RelevanceJudgment Issue Date: 2017-12-28 Comment

topicality, orientation, quality, novelty（の順番で）がrelevantなdocumentを選択したときのcriteriaとして採用されていたことを報告

[Paper Note] SCENE: A Scalable Two-Stage Personalized News Recommendation System, Li et al., SIGIR’11

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#Article #RecommenderSystems #Document #NewsRecommendation #Personalization #SIGIR Issue Date: 2017-12-28 Comment

・ニュース推薦には3つのチャレンジがある。

1. スケーラビリティ　より高速なreal-time processing

2. あるニュース記事を読むと、続いて読む記事に影響を与える

3. popularityとrecencyが時間経過に従い変化するので、これらをどう扱うか

これらに対処する手法を提案