PersonalizedDocumentSummarization
#NLP#PersonalizedGeneration#Personalization#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# ...
#Pocket#NLP#Personalization#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#Dataset#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization#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: 2023-07-22 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: 2023-05-05 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#Dataset#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization#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 ...
#Pocket#NLP#review
Issue Date: 2023-05-06 Transformer Reasoning Network for Personalized Review Summarization, Xu+, SIGIR21 Comment先行研究は、review summarizationにおいて生成されるsummaryは、過去にユーザが作成したsummaryのwriting styleやproductに非常に関係しているのに、これらを活用してこなかったので、活用しました（=personalized）という話っぽい ... #NLP#Dataset#Personalization
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 ... #NLP
Issue Date: 2023-04-30 談話構造制約付きパーソナライズド抽出型要約, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 #Pocket#NLP#review
Issue Date: 2023-05-06 A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency Loss, Hou Pong Chan+, N_A, arXiv20 Summaryユーザーレビューから要約と感情を取得するために、新しいデュアルビューモデルを提案。エンコーダーがレビューの文脈表現を学習し、サマリーデコーダーが要約を生成。ソースビュー感情分類器はレビューの感情ラベルを予測し、サマリービュー感情分類器は要約の感情ラベルを予測。不一致損失を導入して、2つの分類器の不一致を罰することで、デコーダーが一貫した感情傾向を持つ要約を生成し、2つの感情分類器がお互いから学ぶことができるようになる。4つの実世界データセットでの実験結果は、モデルの効果を示している。 CommentReview SummarizationとSentiment Classificationをjointで学習した研究。既存研究ではreviewのみからsentimentの情報を獲得する枠組みは存在したが、summaryの情報が活用できていなかった。 #653 のratingをsentiment lし ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 
Issue Date: 2017-12-28 Joint Optimization of User-desired Content in Multi-document Summaries by Learning from User Feedback, P.V.S+, ACL17, 2017.08 Comment# 一言で言うと ユーザとインタラクションしながら重要なコンセプトを決め、そのコンセプトが含まれるようにILPな手法で要約を生成するPDS手法。Interactive Personalized Summarizationと似ている（似ているが引用していない、引用した方がよいのでは）。 # 手 ... #NLP#Personalization
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 ... #Multi#InteractivePersonalizedSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Summarize What You Are Interested In: An Optimization Framework for Interactive Personalized Summarization, Yan+, EMNLP11, 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 ... #RecommenderSystems#CollaborativeFiltering#GraphBased
Issue Date: 2017-12-28 Collaborative Summarization: When Collaborative Filtering Meets Document Summarization, Qu+, PACLIC09, 2009.12 Comment Collaborative Filteringと要約を組み合わせる手評価1 ... #Single#NLP#SearchEngine
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Personalised Summarisation with Novelty Detection, Campana+, FQAS09, 2009.10 #Multi#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r ... #Analysis#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Aspect-Based Personalized Text Summarization, Berkovsky+（Tim先生のグループ）, AH2008, 2008.07 Comment Aspect-basedなPDSに関して調査した研究。 たとえば、Wi ... #NLP
Issue Date: 2017-12-28 Generating Personalized Summaries Using Publicly Available Web Documents, Kumar+, WI-IAT08, 2008.12 Comment評価5人の研究者による人手評価。25種類の異なるトピックが選択され、各トピックには5-10の記事が紐づいている。generic,personalizedな要約を提示しrelevanceを判定してもらった。具体的には、informativenessを5段階評価。データ非公開、ニュース記事を使っ ... #NLP
Issue Date: 2023-05-13 The Identification of Important Concepts in Highly Structured Technical Papers, ACL-SIGIR93 Commentユーザは自分が興味があるpartをsummary evaluationにおいて選択する傾向にある、ということを示した研究 ... #Article
Issue Date: 2024-05-30 The Identification of Important Concepts in Highly Structured Technical Papers, Paice+, 1993 #Article#NLP
Issue Date: 2024-05-30 Using and Evaluating User Directed Summaries to Improve Information Access #Article#Pocket#NLP#Personalization
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#NLP#Personalization#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#NLP#Education#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article#Pocket#NLP#Education#Personalization
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#NLP#Personalization
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#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-04-30 Personalized Extractive Summarization for a News Dialogue System, Takatsu+, SLT, 2021, 4 #Article#NLP
Issue Date: 2023-04-07 User-centred versus system-centred evaluation of a personalization system, Diaz+, Information Processing & management, 2008 Comment# Introduction 本研究では、web contentsのPersonalizationシステムにおいて、user-centered evaluationとsystem-centered evaluationの評価の問題を議論している。目的としては両者の評価を組み合わせることで、それぞれ ... #Article#Multi#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 ... #Article#Single#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Segmentation Based, Personalized Web Page Summarization Model, Journal of advances in information technology, vol. 3, no.3, 2012, 2012.08 Comment・Single-document ・ページ内をセグメントに分割し，どのセグメントを要約に含めるか選択する問題 ・要約に含めるセグメントは4つのfactor（segment weight, luan’s significance factor, profile keywords, compress ... #Article#Multi#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 ... #Article#Multi#NLP#SearchEngine
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U ... #Article#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Text Summarization based on the Global Document Annotation, COLING-ACL, Nagao+, 1998, 1998.08 CommentPersonalized summarizationの評価はしていない。提案のみ。以下の3種類の手法を提案 keyword-based customization 関心のあるキーワードをユーザが入力し、コーパスやwordnet等の共起関係から関連語を取得し要約に利用する 文書の ... #Article#NLP
Issue Date: 2017-12-28 A Study for Documents Summarization based on Personal Annotation, HLT-NAACL-DUC’03, Zhang+, 2003, 2003.05 Comment  ... #Article#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Summarization Agent Using Non-negative Matrix Factorization, PRICAI, Park, 2008, 2008.12 Comment ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2017-12-28 User-model based personalized summarization, Diaz+, Information Processing and Management 2007.11 CommentPDSの先駆けとなった重要論文。必ずreferすべき。 ...
Issue Date: 2023-05-06 Transformer Reasoning Network for Personalized Review Summarization, Xu+, SIGIR21 Comment先行研究は、review summarizationにおいて生成されるsummaryは、過去にユーザが作成したsummaryのwriting styleやproductに非常に関係しているのに、これらを活用してこなかったので、活用しました（=personalized）という話っぽい ... #NLP#Dataset#Personalization
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 ... #NLP
Issue Date: 2023-04-30 談話構造制約付きパーソナライズド抽出型要約, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 #Pocket#NLP#review
Issue Date: 2023-05-06 A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency Loss, Hou Pong Chan+, N_A, arXiv20 Summaryユーザーレビューから要約と感情を取得するために、新しいデュアルビューモデルを提案。エンコーダーがレビューの文脈表現を学習し、サマリーデコーダーが要約を生成。ソースビュー感情分類器はレビューの感情ラベルを予測し、サマリービュー感情分類器は要約の感情ラベルを予測。不一致損失を導入して、2つの分類器の不一致を罰することで、デコーダーが一貫した感情傾向を持つ要約を生成し、2つの感情分類器がお互いから学ぶことができるようになる。4つの実世界データセットでの実験結果は、モデルの効果を示している。 CommentReview SummarizationとSentiment Classificationをjointで学習した研究。既存研究ではreviewのみからsentimentの情報を獲得する枠組みは存在したが、summaryの情報が活用できていなかった。 #653 のratingをsentiment lし ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 
Issue Date: 2017-12-28 Joint Optimization of User-desired Content in Multi-document Summaries by Learning from User Feedback, P.V.S+, ACL17, 2017.08 Comment# 一言で言うと ユーザとインタラクションしながら重要なコンセプトを決め、そのコンセプトが含まれるようにILPな手法で要約を生成するPDS手法。Interactive Personalized Summarizationと似ている（似ているが引用していない、引用した方がよいのでは）。 # 手 ... #NLP#Personalization
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 ... #Multi#InteractivePersonalizedSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Summarize What You Are Interested In: An Optimization Framework for Interactive Personalized Summarization, Yan+, EMNLP11, 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 ... #RecommenderSystems#CollaborativeFiltering#GraphBased
Issue Date: 2017-12-28 Collaborative Summarization: When Collaborative Filtering Meets Document Summarization, Qu+, PACLIC09, 2009.12 Comment Collaborative Filteringと要約を組み合わせる手評価1 ... #Single#NLP#SearchEngine
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Personalised Summarisation with Novelty Detection, Campana+, FQAS09, 2009.10 #Multi#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r ... #Analysis#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Aspect-Based Personalized Text Summarization, Berkovsky+（Tim先生のグループ）, AH2008, 2008.07 Comment Aspect-basedなPDSに関して調査した研究。 たとえば、Wi ... #NLP
Issue Date: 2017-12-28 Generating Personalized Summaries Using Publicly Available Web Documents, Kumar+, WI-IAT08, 2008.12 Comment評価5人の研究者による人手評価。25種類の異なるトピックが選択され、各トピックには5-10の記事が紐づいている。generic,personalizedな要約を提示しrelevanceを判定してもらった。具体的には、informativenessを5段階評価。データ非公開、ニュース記事を使っ ... #NLP
Issue Date: 2023-05-13 The Identification of Important Concepts in Highly Structured Technical Papers, ACL-SIGIR93 Commentユーザは自分が興味があるpartをsummary evaluationにおいて選択する傾向にある、ということを示した研究 ... #Article
Issue Date: 2024-05-30 The Identification of Important Concepts in Highly Structured Technical Papers, Paice+, 1993 #Article#NLP
Issue Date: 2024-05-30 Using and Evaluating User Directed Summaries to Improve Information Access #Article#Pocket#NLP#Personalization
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#NLP#Personalization#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#NLP#Education#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article#Pocket#NLP#Education#Personalization
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#NLP#Personalization
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#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-04-30 Personalized Extractive Summarization for a News Dialogue System, Takatsu+, SLT, 2021, 4 #Article#NLP
Issue Date: 2023-04-07 User-centred versus system-centred evaluation of a personalization system, Diaz+, Information Processing & management, 2008 Comment# Introduction 本研究では、web contentsのPersonalizationシステムにおいて、user-centered evaluationとsystem-centered evaluationの評価の問題を議論している。目的としては両者の評価を組み合わせることで、それぞれ ... #Article#Multi#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 ... #Article#Single#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Segmentation Based, Personalized Web Page Summarization Model, Journal of advances in information technology, vol. 3, no.3, 2012, 2012.08 Comment・Single-document ・ページ内をセグメントに分割し，どのセグメントを要約に含めるか選択する問題 ・要約に含めるセグメントは4つのfactor（segment weight, luan’s significance factor, profile keywords, compress ... #Article#Multi#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 ... #Article#Multi#NLP#SearchEngine
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U ... #Article#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Text Summarization based on the Global Document Annotation, COLING-ACL, Nagao+, 1998, 1998.08 CommentPersonalized summarizationの評価はしていない。提案のみ。以下の3種類の手法を提案 keyword-based customization 関心のあるキーワードをユーザが入力し、コーパスやwordnet等の共起関係から関連語を取得し要約に利用する 文書の ... #Article#NLP
Issue Date: 2017-12-28 A Study for Documents Summarization based on Personal Annotation, HLT-NAACL-DUC’03, Zhang+, 2003, 2003.05 Comment  ... #Article#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Summarization Agent Using Non-negative Matrix Factorization, PRICAI, Park, 2008, 2008.12 Comment ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2017-12-28 User-model based personalized summarization, Diaz+, Information Processing and Management 2007.11 CommentPDSの先駆けとなった重要論文。必ずreferすべき。 ...