QueryBiased
Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] 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 #DocumentSummarization #NLP
Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] Personalized Text Summarization using NMF and Cluster Refinement, Park+, ICTC'11, 2011.09 Comment
#Multi #PersonalizedDocumentSummarization #DocumentSummarization #NLP #Personalization #One-Line Notes
Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] Personalized Multi-Document Summarization using N-Gram Topic Model Fusion, Hennig+, SPIM'10, 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．
・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
#Multi #PersonalizedDocumentSummarization #DocumentSummarization #InformationRetrieval #NLP #Personalization #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] 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 [Paper Note] The Use of MMR, Diversity-Based Reranking for Reordering Documents and Producing Summaries, Carbonell+, SIGIR'98
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．
#PersonalizedDocumentSummarization #DocumentSummarization #NLP Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] Automatic Personalized Summarization using Non-negative Matrix Factorization and Relevance Measure, Park+, IWSCA'08, 2008.07 Comment
#PersonalizedDocumentSummarization #DocumentSummarization #NLP #PRICAI #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] Personalized Summarization Agent Using Non-negative Matrix Factorization, Sun Park, PRICAI'08, 2008.12 Comment
#Article #DocumentSummarization #NLP #Snippets #CIKM #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] Learning query-biased web page summarization, Wang et al., CIKM’07, 2007.11 Comment
・従来のquery-biasedな要約におけるclassificationアプローチは，training内のdocumentの情報が未知のdocumentのsentenceのclassificationに役立つというものだった．これは，たとえば似たような情報を多く含むscientific articleだったら有用だが，様々な情報を含むweb pageにはあまり適切ではない（これはtraining set内のdocumentの情報とtarget pageの情報を比較するみたいなアプローチに相当する）．この研究では，target page内の’sentenceの中で’はスニペットに含めるべき文かどうかという比較ができるという仮定のもと，learning to rankを用いてスニペットを生成する．
・query biased summarizationではrelevanceとfidelityの両者が担保された要約が良いとされている．
relevanceとはクエリと要約の適合性，fidelityとは，要約とtarget documentとの対応の良さである．
・素性は，relevanceに関してはクエリとの関連度，fidelityに関しては，target page内のsentenceに関しては文の位置や，文の書式（太字）などの情報を使う．contextの文ではそういった情報が使えないので，タイトルやanchor textのフレーズを用いてfidelityを担保する（詳しくかいてない）．あとはterm occurence，titleとextracted title(先行研究によると，TRECデータの33.5%のタイトルが偽物だったというものがあるのでextracted titleも用いる)，anchor textの情報を使う．あまり深く読んでいない．
・全ての素性を組み合わせたほうがintrinsicなevaluationにおいて高い評価値．また，contextとcontent両方組み合わせたほうが良い結果がでた．
#Article #DocumentSummarization #InformationRetrieval #NLP #RelevanceJudgment #Snippets #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] A task-oriented study on the influencing effects of query-biased summarization in web searching, White et al., Information Processing and Management, 2003.09 Comment
・search engineにおいてquery-biasedな要約の有用性を示したもの
・task-orientedな評価によって，提案手法がGoogleやAltaVistaのスニペットよりも良いことを示す．
・提案手法は文選択によるquery-biased summarization．スコアリングには，ページのタイトルに含まれる単語がどれだけ含まれているか，文のページ内での出現位置，クエリとの関連度，文の書式（太字）などの情報を使う．
・スニペットが作れないページに対しては，エラーメッセージを返したり，ページ内の最初のnon-textualな要素を返したりする．