Personalization
#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-21 On the Way to LLM Personalization: Learning to Remember User Conversations, Lucie Charlotte Magister+, arXiv24 #Survey#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-10 Personalization of Large Language Models: A Survey, Zhehao Zhang+, arXiv24 #RecommenderSystems#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2024-09-14 Leveraging User-Generated Reviews for Recommender Systems with Dynamic Headers, Shanu Vashishtha+, N_A, PAIS24 Commente-commerceでDynamicにitemsetに対するスニペット（見出し）を生成する研究。Attributeに基づいてスニペットを生成する。 is not optimal for learning diverse individual perspectives, as it aligns general aggregated human preferences with large language models (LLMs). This study investigates the problem of Reinforcement Learning from Individual Human Feedback (RLPHF) and models the alignment with LLMs to multiple (sometimes conflicting) preferences as a Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) problem. It demonstrates that individual alignment can be achieved by decomposing preferences into multiple dimensions based on personalized declarations. The study shows that these dimensions can be efficiently trained independently and distributed, and effectively combined in post-processing through parameter merging. The code is available at https://github.com/joeljang/RLPHF. Commentどこまでのことが実現できるのかが気になる。 ... #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-07-22 Generating User-Engaging News Headlines, ACL23 Summaryニュース記事の見出しを個別化するために、ユーザープロファイリングを組み込んだ新しいフレームワークを提案。ユーザーの閲覧履歴に基づいて個別のシグネチャフレーズを割り当て、それを使用して見出しを個別化する。幅広い評価により、提案したフレームワークが多様な読者のニーズに応える個別の見出しを生成する効果を示した。 Comment# モチベーション 推薦システムのヘッドラインは未だに全員に同じものが表示されており、ユーザが自身の興味とのつながりを正しく判定できるとは限らず、推薦システムの有用性を妨げるので、ユーザごとに異なるヘッドラインを生成する手法を提案した。ただし、クリックベイトは避けるようなヘッドラインを生成しなけれ# ...
#ComputerVision#Pocket#DiffusionModel
Issue Date: 2023-07-22 FABRIC: Personalizing Diffusion Models with Iterative Feedback, Dimitri von Rütte+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、拡散ベースのテキストから画像への変換モデルに人間のフィードバックを組み込む戦略を提案する。自己注意層を利用したトレーニングフリーなアプローチであるFABRICを提案し、さまざまな拡散モデルに適用可能であることを示す。また、包括的な評価方法を導入し、人間のフィードバックを統合した生成ビジュアルモデルのパフォーマンスを定量化するための堅牢なメカニズムを提供する。徹底的な分析により、反復的なフィードバックの複数のラウンドを通じて生成結果が改善されることを示す。これにより、個別化されたコンテンツ作成やカスタマイズなどの領域に応用が可能となる。 Commentupvote downvoteをフィードバックし、iterativeなmannerでDiffusionモデルの生成結果を改善できる手法。多くのDiffusion based Modelに対して適用可能デモ: https://huggingface.co/spaces/dvruette/fabric ... #RecommenderSystems#Explanation#review
Issue Date: 2023-07-18 Explainable Recommendation with Personalized Review Retrieval and Aspect Learning, ACL23 Summary説明可能な推薦において、テキスト生成の精度向上とユーザーの好みの捉え方の改善を目指し、ERRAモデルを提案。ERRAは追加情報の検索とアスペクト学習を組み合わせることで、より正確で情報量の多い説明を生成することができる。さらに、ユーザーの関心の高いアスペクトを選択することで、関連性の高い詳細なユーザー表現をモデル化し、説明をより説得力のあるものにする。実験結果は、ERRAモデルが最先端のベースラインを上回ることを示している。 #ComputerVision#NLP#Dataset#MulltiModal#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MPCHAT: Towards Multimodal Persona-Grounded Conversation, ACL23 Summary本研究では、テキストと画像の両方を使用してパーソナを拡張し、マルチモーダルな対話エージェントを構築するためのデータセットであるMPCHATを提案します。さらに、マルチモーダルパーソナを組み込むことで、応答予測、パーソナのグラウンディング予測、話者の識別といったタスクのパフォーマンスを統計的に有意に改善できることを示します。この研究は、マルチモーダルな対話理解においてマルチモーダルパーソナの重要性を強調し、MPCHATが高品質なリソースとして役立つことを示しています。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#Education#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...
#ComputerVision#Pocket
Issue Date: 2023-06-16 Photoswap: Personalized Subject Swapping in Images, Jing Gu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、Photoswapという新しいアプローチを提案し、既存の画像において個人的な対象物の交換を可能にすることを目的としています。Photoswapは、参照画像から対象物の視覚的な概念を学習し、トレーニングフリーでターゲット画像に交換することができます。実験により、Photoswapが効果的で制御可能であり、ベースライン手法を大幅に上回る人間の評価を得ていることが示されました。Photoswapは、エンターテインメントからプロの編集まで幅広い応用可能性を持っています。 #ComputerVision#Pocket#NLP#DiffusionModel#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-06-16 ViCo: Detail-Preserving Visual Condition for Personalized Text-to-Image Generation, Shaozhe Hao+, N_A, arXiv23 Summary拡散モデルを用いたパーソナライズされた画像生成において、高速で軽量なプラグインメソッドであるViCoを提案。注目モジュールを導入し、注目ベースのオブジェクトマスクを使用することで、一般的な過学習の劣化を軽減。元の拡散モデルのパラメータを微調整せず、軽量なパラメータトレーニングだけで、最新のモデルと同等またはそれ以上の性能を発揮することができる。 #PersonalizedDocumentSummarization#Pocket#NLP#review
Issue Date: 2023-05-05 Towards Personalized Review Summarization by Modeling Historical Reviews from Customer and Product Separately, Xin Cheng+, N_A, arXiv23 Summaryレビュー要約は、Eコマースのウェブサイトにおいて製品レビューの主要なアイデアを要約することを目的としたタスクである。本研究では、評価情報を含む2種類の過去のレビューをグラフ推論モジュールと対比損失を用いて別々にモデル化するHHRRSを提案する。レビューの感情分類と要約を共同で行うマルチタスクフレームワークを採用し、4つのベンチマークデータセットでの徹底的な実験により、HHRRSが両方のタスクで優れた性能を発揮することが示された。 #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-26 Personalisation within bounds: A risk taxonomy and policy framework for the alignment of large language models with personalised feedback, Kirk+, Oxford Internet Institute, University of Oxford, arXiv23 Comment# abst LLMをPersonalizationすることに関して、どのような方法でPersonalizationすべきかを検討した研究。以下の問題点を指摘。 1. アラインメント（RLHFのように何らかの方向性にalignするように補正する技術のこと？）が何を意味するのか明確ではない 2. ... #Pocket#NLP#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized News Headline Generation System with Fine-grained User Modeling, Yao, MSN22 Summaryユーザーの興味に基づいてパーソナライズされたニュースの見出しを生成するために、文レベルの情報を考慮したユーザーモデルを提案する。アテンション層を使用して文とニュースの関連性を計算し、ニュースの内容に基づいて見出しを生成する。実験結果は、提案モデルがベースラインモデルよりも優れたパフォーマンスを示していることを示している。将来の方向性として、情報のレベルと内容を横断する相互作用についても議論されている。 #Pocket#NLP#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Headline Generation with Enhanced User Interest Perception, Zhang+, ICANN22 Summaryユーザーのニュース閲覧履歴をモデル化し、個別化されたニュース見出しを生成するための新しいフレームワークを提案する。提案手法は、ユーザーの興味を強調するために候補テキストに関連する情報を活用し、ニュースのエンティティワードを使用して興味表現を改善する。幅広い実験により、提案手法が見出し生成タスクで優れたパフォーマンスを示すことが示されている。 #RecommenderSystems#Pocket#NLP#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Chit-Chat Generation for Recommendation Using External Chat Corpora, Chen+, KDD22 Summaryチットチャットは、ユーザーとの対話において効果的であることが示されています。この研究では、ニュース推薦のための個人化されたチットチャットを生成する方法を提案しています。既存の方法とは異なり、外部のチャットコーパスのみを使用してユーザーの関心を推定し、個人化されたチットチャットを生成します。幅広い実験により、提案手法の効果が示されています。 #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#Dataset#LanguageModel#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ...
#PersonalizedDocumentSummarization#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-04-30 ニュース記事に対する談話構造と興味度のアノテーション ～ニュース対話システムのパーソナライズに向けて～, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 Commentニュース記事に対して談話構造および，ユーザのプロフィールと記事の話題・文に対するユーザの興味度を付与したデータセット。 プロフィールとして以下を収集： 性別 年齢， 住んでいる地域 職種 業種 ニュースを見る頻度， ニュースをよくチェックする時間帯 ... #NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2023-04-26 Refocusing on Relevance: Personalization in NLG, Shiran Dudy+, Department of Computer Science University of Colorado, EMNLP21 Comment従来のNLGはソーステキストに焦点を当て、ターゲットを生成することに注力してきた。が、ユーザの意図やcontextがソーステキストだけに基づいて復元できない場合、このアプローチでは不十分であることを指摘。 この研究ではNLGシステムが追加のcontextを利用することに大きな重点をおくべきであり、 ... #Survey#NLP
Issue Date: 2023-04-26 Returning the N to NLP: Towards Contextually Personalized Classification Models, Lucie Flek, Mainz University of Applied Sciences Germany, ACL20 CommentNLPのけるPersonalized Classificationモデルのliteratureを振り返る論文 ... #PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-05-08 Towards Personalized Review Summarization via User-Aware Sequence Network, Li+, AAAI19 Comment同じレビューに対しても、異なるユーザは異なるSumamryを生成するよね、というところがモチベーションとなり、Personalized Review Summarizationを提案。初めてPersonalizationの問題について提案した研究。  is not optimal for learning diverse individual perspectives, as it aligns general aggregated human preferences with large language models (LLMs). This study investigates the problem of Reinforcement Learning from Individual Human Feedback (RLPHF) and models the alignment with LLMs to multiple (sometimes conflicting) preferences as a Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) problem. It demonstrates that individual alignment can be achieved by decomposing preferences into multiple dimensions based on personalized declarations. The study shows that these dimensions can be efficiently trained independently and distributed, and effectively combined in post-processing through parameter merging. The code is available at https://github.com/joeljang/RLPHF. Commentどこまでのことが実現できるのかが気になる。 ... #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-07-22 Generating User-Engaging News Headlines, ACL23 Summaryニュース記事の見出しを個別化するために、ユーザープロファイリングを組み込んだ新しいフレームワークを提案。ユーザーの閲覧履歴に基づいて個別のシグネチャフレーズを割り当て、それを使用して見出しを個別化する。幅広い評価により、提案したフレームワークが多様な読者のニーズに応える個別の見出しを生成する効果を示した。 Comment# モチベーション 推薦システムのヘッドラインは未だに全員に同じものが表示されており、ユーザが自身の興味とのつながりを正しく判定できるとは限らず、推薦システムの有用性を妨げるので、ユーザごとに異なるヘッドラインを生成する手法を提案した。ただし、クリックベイトは避けるようなヘッドラインを生成しなけれ# ...
Issue Date: 2023-07-22 FABRIC: Personalizing Diffusion Models with Iterative Feedback, Dimitri von Rütte+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、拡散ベースのテキストから画像への変換モデルに人間のフィードバックを組み込む戦略を提案する。自己注意層を利用したトレーニングフリーなアプローチであるFABRICを提案し、さまざまな拡散モデルに適用可能であることを示す。また、包括的な評価方法を導入し、人間のフィードバックを統合した生成ビジュアルモデルのパフォーマンスを定量化するための堅牢なメカニズムを提供する。徹底的な分析により、反復的なフィードバックの複数のラウンドを通じて生成結果が改善されることを示す。これにより、個別化されたコンテンツ作成やカスタマイズなどの領域に応用が可能となる。 Commentupvote downvoteをフィードバックし、iterativeなmannerでDiffusionモデルの生成結果を改善できる手法。多くのDiffusion based Modelに対して適用可能デモ: https://huggingface.co/spaces/dvruette/fabric ... #RecommenderSystems#Explanation#review
Issue Date: 2023-07-18 Explainable Recommendation with Personalized Review Retrieval and Aspect Learning, ACL23 Summary説明可能な推薦において、テキスト生成の精度向上とユーザーの好みの捉え方の改善を目指し、ERRAモデルを提案。ERRAは追加情報の検索とアスペクト学習を組み合わせることで、より正確で情報量の多い説明を生成することができる。さらに、ユーザーの関心の高いアスペクトを選択することで、関連性の高い詳細なユーザー表現をモデル化し、説明をより説得力のあるものにする。実験結果は、ERRAモデルが最先端のベースラインを上回ることを示している。 #ComputerVision#NLP#Dataset#MulltiModal#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MPCHAT: Towards Multimodal Persona-Grounded Conversation, ACL23 Summary本研究では、テキストと画像の両方を使用してパーソナを拡張し、マルチモーダルな対話エージェントを構築するためのデータセットであるMPCHATを提案します。さらに、マルチモーダルパーソナを組み込むことで、応答予測、パーソナのグラウンディング予測、話者の識別といったタスクのパフォーマンスを統計的に有意に改善できることを示します。この研究は、マルチモーダルな対話理解においてマルチモーダルパーソナの重要性を強調し、MPCHATが高品質なリソースとして役立つことを示しています。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#Education#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...
Issue Date: 2023-06-16 Photoswap: Personalized Subject Swapping in Images, Jing Gu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、Photoswapという新しいアプローチを提案し、既存の画像において個人的な対象物の交換を可能にすることを目的としています。Photoswapは、参照画像から対象物の視覚的な概念を学習し、トレーニングフリーでターゲット画像に交換することができます。実験により、Photoswapが効果的で制御可能であり、ベースライン手法を大幅に上回る人間の評価を得ていることが示されました。Photoswapは、エンターテインメントからプロの編集まで幅広い応用可能性を持っています。 #ComputerVision#Pocket#NLP#DiffusionModel#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-06-16 ViCo: Detail-Preserving Visual Condition for Personalized Text-to-Image Generation, Shaozhe Hao+, N_A, arXiv23 Summary拡散モデルを用いたパーソナライズされた画像生成において、高速で軽量なプラグインメソッドであるViCoを提案。注目モジュールを導入し、注目ベースのオブジェクトマスクを使用することで、一般的な過学習の劣化を軽減。元の拡散モデルのパラメータを微調整せず、軽量なパラメータトレーニングだけで、最新のモデルと同等またはそれ以上の性能を発揮することができる。 #PersonalizedDocumentSummarization#Pocket#NLP#review
Issue Date: 2023-05-05 Towards Personalized Review Summarization by Modeling Historical Reviews from Customer and Product Separately, Xin Cheng+, N_A, arXiv23 Summaryレビュー要約は、Eコマースのウェブサイトにおいて製品レビューの主要なアイデアを要約することを目的としたタスクである。本研究では、評価情報を含む2種類の過去のレビューをグラフ推論モジュールと対比損失を用いて別々にモデル化するHHRRSを提案する。レビューの感情分類と要約を共同で行うマルチタスクフレームワークを採用し、4つのベンチマークデータセットでの徹底的な実験により、HHRRSが両方のタスクで優れた性能を発揮することが示された。 #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-26 Personalisation within bounds: A risk taxonomy and policy framework for the alignment of large language models with personalised feedback, Kirk+, Oxford Internet Institute, University of Oxford, arXiv23 Comment# abst LLMをPersonalizationすることに関して、どのような方法でPersonalizationすべきかを検討した研究。以下の問題点を指摘。 1. アラインメント（RLHFのように何らかの方向性にalignするように補正する技術のこと？）が何を意味するのか明確ではない 2. ... #Pocket#NLP#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized News Headline Generation System with Fine-grained User Modeling, Yao, MSN22 Summaryユーザーの興味に基づいてパーソナライズされたニュースの見出しを生成するために、文レベルの情報を考慮したユーザーモデルを提案する。アテンション層を使用して文とニュースの関連性を計算し、ニュースの内容に基づいて見出しを生成する。実験結果は、提案モデルがベースラインモデルよりも優れたパフォーマンスを示していることを示している。将来の方向性として、情報のレベルと内容を横断する相互作用についても議論されている。 #Pocket#NLP#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Headline Generation with Enhanced User Interest Perception, Zhang+, ICANN22 Summaryユーザーのニュース閲覧履歴をモデル化し、個別化されたニュース見出しを生成するための新しいフレームワークを提案する。提案手法は、ユーザーの興味を強調するために候補テキストに関連する情報を活用し、ニュースのエンティティワードを使用して興味表現を改善する。幅広い実験により、提案手法が見出し生成タスクで優れたパフォーマンスを示すことが示されている。 #RecommenderSystems#Pocket#NLP#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Chit-Chat Generation for Recommendation Using External Chat Corpora, Chen+, KDD22 Summaryチットチャットは、ユーザーとの対話において効果的であることが示されています。この研究では、ニュース推薦のための個人化されたチットチャットを生成する方法を提案しています。既存の方法とは異なり、外部のチャットコーパスのみを使用してユーザーの関心を推定し、個人化されたチットチャットを生成します。幅広い実験により、提案手法の効果が示されています。 #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#Dataset#LanguageModel#PersonalizedGeneration#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ...
Issue Date: 2023-04-30 ニュース記事に対する談話構造と興味度のアノテーション ～ニュース対話システムのパーソナライズに向けて～, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 Commentニュース記事に対して談話構造および，ユーザのプロフィールと記事の話題・文に対するユーザの興味度を付与したデータセット。 プロフィールとして以下を収集： 性別 年齢， 住んでいる地域 職種 業種 ニュースを見る頻度， ニュースをよくチェックする時間帯 ... #NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2023-04-26 Refocusing on Relevance: Personalization in NLG, Shiran Dudy+, Department of Computer Science University of Colorado, EMNLP21 Comment従来のNLGはソーステキストに焦点を当て、ターゲットを生成することに注力してきた。が、ユーザの意図やcontextがソーステキストだけに基づいて復元できない場合、このアプローチでは不十分であることを指摘。 この研究ではNLGシステムが追加のcontextを利用することに大きな重点をおくべきであり、 ... #Survey#NLP
Issue Date: 2023-04-26 Returning the N to NLP: Towards Contextually Personalized Classification Models, Lucie Flek, Mainz University of Applied Sciences Germany, ACL20 CommentNLPのけるPersonalized Classificationモデルのliteratureを振り返る論文 ... #PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-05-08 Towards Personalized Review Summarization via User-Aware Sequence Network, Li+, AAAI19 Comment同じレビューに対しても、異なるユーザは異なるSumamryを生成するよね、というところがモチベーションとなり、Personalized Review Summarizationを提案。初めてPersonalizationの問題について提案した研究。 ![image](https://user-imu ... #Pocket#NLP#CommentGeneration
Issue Date: 2019-09-11 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv19 #Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2018-07-25 Personalized Review Generation by Expanding Phrases and Attending on Aspect-Aware Representations, Ni+, ACL18 #NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2017-12-28 Extended Recommendation Framework: Generating the Text of a User Review as a Personalized Summary Poussevin+, CBRecsys15, 2015.09 Commentreview generationの結果をrating predictionに伝搬することで性能よくしました、という話だと思う ... #PersonalizedDocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-05-05 Context-enhanced personalized social summarization, Po+, COLING12, 18 Commentざっくり言うと、ソーシャルタギングシステムにおいて、ユーザ uと類似したユーザのタグ付け情報と、原文書d _と同じトピックに属する文書をそれぞれ考慮することによって、ユーザのinterestに関する情報（と原文書のinformativenessに関する情報）を拡張し、これらの情報を活用して、全てのク ... #Article#PersonalizedDocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-05-05 Personalized news filtering and summarization on the web, Xindong+, 2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 29 Commentsummarizationではなく、keyword extractionの話だった ... #Article#PersonalizedDocumentSummarization#NLP#review
Issue Date: 2023-05-05 Personalized summarization of customer reviews based on user’s browsing history, Zehra+, International Journal on Computer Science and Information Systems 8.2, 12 #Article#PersonalizedDocumentSummarization#NLP#Education
Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article#PersonalizedDocumentSummarization#Pocket#NLP#Education
Issue Date: 2023-05-05 Personalized Text Content Summarizer for Mobile Learning: An Automatic Text Summarization System with Relevance Based Language Model, Guangbing+, IEEE Fourth International Conference on Technology for Education, 2012, 22 #Article#PersonalizedDocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-05-05 Personalized text summarization based on important terms identification, Robert+, 23rd International Workshop on Database and Expert Systems Applications, 2012, 43 Comment（あまりしっかりよめていない） 学習者のrevision（復習？）のための教材の要約手法の提案。personalizationするために、さまざまなRaterを定義し、Raterからの単語wに対する評価を集約し、最終的にuser-specificなsentence-term matrixを構築。 ... #Article#HumanComputerInteraction
Issue Date: 2023-04-28 When does web-based personalization really work? The distinction between actual personalization and perceived personalization, Li Cong, Computers in human behavior, 2016 Commentpersonalizedされたメッセージに対するユーザーの認識は、メッセージの以前のpersonalize processに必ずしも依存するのではなく、受信したコンテンツが受信者の期待にどの程度一致しているかに依存することを明らかにした研究 ... #Article#HumanComputerInteraction
Issue Date: 2023-04-28 Understanding the impact of web personalization on user information processing and decision outcomes, Tam+, MIS quarterly, 2006 Commentコンテンツのrelevancy, 自己言及的なコミュニケーション（名前を呼ぶ等）が、オンラインにおけるユーザの注意や認知プロセス、および意思決定に影響を与えることを示している。特に、これらが、パーソナライズされたコンテンツを受け入れ、意思決定を支援することにつながることを示している（らしい）。 か ... #Article#RecommenderSystems#Survey#InformationRetrieval
Issue Date: 2023-04-28 Measuring the impact of online personalisation: Past, present and future CommentPersonalizationに関するML, RecSys, HCI, Personalized IRといったさまざまな分野の評価方法に関するSurvey ML + RecSys系では、オフライン評価が主流であり、よりaccuracyの高い推薦が高いUXを実現するという前提に基づいて評価されて ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2023-04-28 Preface to Special Issue on User Modeling for Web Information Retrieval, Brusilovsky+, User Modeling and User-Adapted Interaction , 2004 CommentPersonalized Information Retrievalの先駆け的研究 #566 と同時期 ... #Article#Survey#InformationRetrieval
Issue Date: 2023-04-28 User Profiles for Personalized Information Access, Gauch+, The adaptive Web: methods and strategies of Web personalization, 2007 CommentIR分野におけるuser profileの構築方法についてまとめられたsurvey 加重キーワード セマンティックネットワーク 加重コンセプト について記述されている。また、プロファイルの構築方法についても詳述されている。 ... #Article#CollaborativeFiltering#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#SearchEngine#WebSearch
Issue Date: 2023-04-28 Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users, Sugiyama+, NAIST, WWW’04 Comment検索結果のpersonalizationを初めてuser profileを用いて実現した研究 user profileはlong/short term preferenceによって構成される。 long term: さまざまなソースから取得される short term: 当日のセッショ ...