Single
#DocumentSummarization#NeuralNetwork#Document#Supervised#NLP#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks, See+, ACL17 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/get-to-the-point-summarization-with-pointergenerator-networks/1単語の生成と単語のコピーの両方を行えるハイブリッドなニューラル文書 ... #DocumentSummarization#Document#DomainAdaptation#Supervised#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Learning from Numerous Untailored Summaries, Kikuchi+, PRICAI16 CommentNew York Times Annotated Corpus（NYTAC）に含まれる大量の正解要約データを利用する方法を提案。 NYTACには650,000程度の人手で生成された参照要約が付与されているが、このデータを要約の訓練データとして活用した事例はまだ存在しないので、やりましたという話。 ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Document#Supervised#NLP#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL16 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/incorporating-copying-mechanism-in-sequene-to-sequence-learning単語のコピーと生成、両方を行えるネットワークを提案。 locati ...
Issue Date: 2017-12-31 Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks, See+, ACL17 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/get-to-the-point-summarization-with-pointergenerator-networks/1単語の生成と単語のコピーの両方を行えるハイブリッドなニューラル文書 ... #DocumentSummarization#Document#DomainAdaptation#Supervised#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Learning from Numerous Untailored Summaries, Kikuchi+, PRICAI16 CommentNew York Times Annotated Corpus（NYTAC）に含まれる大量の正解要約データを利用する方法を提案。 NYTACには650,000程度の人手で生成された参照要約が付与されているが、このデータを要約の訓練データとして活用した事例はまだ存在しないので、やりましたという話。 ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Document#Supervised#NLP#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL16 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/incorporating-copying-mechanism-in-sequene-to-sequence-learning単語のコピーと生成、両方を行えるネットワークを提案。 locati ...
#DocumentSummarization#NeuralNetwork#Document#Supervised#NLP#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Distraction-Based Neural Networks for Modeling Documents, Chen+, IJCAI16 CommentNeuralなモデルで「文書」の要約を行う研究。 提案手法では、attention-basedなsequence-to-sequenceモデルにdistractionと呼ばれる機構を導入することを提案。 distractionを導入するmotivationは、入力文書中の異なる情報を横断 ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Document#Supervised#NLP#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 Neural Summarization by Extracting Sentences and Words, Cheng+, ACL16 CommentExtractiveかつNeuralな単一文書要約ならベースラインとして使用した方がよいかも ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Sentence#Document#NLP#Dataset#Abstractive
Issue Date: 2017-12-28 LCSTS: A large scale chinese short text summarizatino dataset, Hu+, EMNLP15 CommentLarge Chinese Short Text Summarization (LCSTS) datasetを作成 データセットを作成する際は、Weibo上の特定のorganizationの投稿の特徴を利用。 Weiboにニュースを投稿する際に、投稿の冒頭にニュースのvery short sCop ... #Multi#DocumentSummarization#Document#Unsupervised#GraphBased#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 CTSUM: Extracting More Certain Summaries for News Articles, Wan+, SIGIR14 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 d解説ス ... #DocumentSummarization#Document#Supervised#NLP#Abstractive#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Generate Coherent Sumamry with Discriminative Hidden Semi-Markov Model, Nishikawa+, COLING14 CommentHidden-semi-markovモデルを用いた単一文書要約手法を提案。 通常のHMMでは一つの隠れ状態に一つのunit（要約の文脈だと文？）が対応するが、hidden-semi-markov(HSMM)モデルでは複数のunitを対応づけることが可能。 隠れ状態に対応するunitを文だと考評価に ... #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#SearchEngine
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Personalised Summarisation with Novelty Detection, Campana+, FQAS09, 2009.10 #DocumentSummarization#Document#GraphBased#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 TextRank: Bringing Order into Texts, Mihalcea+, EMNLP04 CommentPageRankベースの手法で、キーワード抽出/文書要約 を行う手法。 キーワード抽出/文書要約 を行う際には、ノードをそれぞれ 単語/文 で表現する。 ノードで表現されている 単語/文 のsimilarityを測り、ノード間のedgeの重みとすることでAffinity Graphを構築。 あ単一文 ... #DocumentSummarization#Document#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Automatic condensation of electronic publications by sentence selection, Brandow+, Information Processing & Management95 Comment報道記事要約において、自動要約システムがLead文に勝つのがhardだということを示した研究 ... #Article#Multi#DocumentSummarization#Document#Unsupervised#GraphBased#NLP#Extractive
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 similarit ... #Article#DocumentSummarization#Document#Supervised#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Document Summarization using Conditional Random Fields, Shen+, IJCAI07 CommentCRFを用いて単一文書要約の手法を考えましたという話。 気持ちとしては、 ``` 1. Supervisedなモデルでは、当時は原文書中の各文を独立に2値分類して要約を生成するモデルが多く、sentence間のrelationが考慮できていなかった 2. unsupervisedな手法で ... #Article#PersonalizedDocumentSummarization#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 ...
Issue Date: 2017-12-31 Distraction-Based Neural Networks for Modeling Documents, Chen+, IJCAI16 CommentNeuralなモデルで「文書」の要約を行う研究。 提案手法では、attention-basedなsequence-to-sequenceモデルにdistractionと呼ばれる機構を導入することを提案。 distractionを導入するmotivationは、入力文書中の異なる情報を横断 ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Document#Supervised#NLP#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 Neural Summarization by Extracting Sentences and Words, Cheng+, ACL16 CommentExtractiveかつNeuralな単一文書要約ならベースラインとして使用した方がよいかも ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Sentence#Document#NLP#Dataset#Abstractive
Issue Date: 2017-12-28 LCSTS: A large scale chinese short text summarizatino dataset, Hu+, EMNLP15 CommentLarge Chinese Short Text Summarization (LCSTS) datasetを作成 データセットを作成する際は、Weibo上の特定のorganizationの投稿の特徴を利用。 Weiboにニュースを投稿する際に、投稿の冒頭にニュースのvery short sCop ... #Multi#DocumentSummarization#Document#Unsupervised#GraphBased#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 CTSUM: Extracting More Certain Summaries for News Articles, Wan+, SIGIR14 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 d解説ス ... #DocumentSummarization#Document#Supervised#NLP#Abstractive#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Generate Coherent Sumamry with Discriminative Hidden Semi-Markov Model, Nishikawa+, COLING14 CommentHidden-semi-markovモデルを用いた単一文書要約手法を提案。 通常のHMMでは一つの隠れ状態に一つのunit（要約の文脈だと文？）が対応するが、hidden-semi-markov(HSMM)モデルでは複数のunitを対応づけることが可能。 隠れ状態に対応するunitを文だと考評価に ... #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#SearchEngine
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Personalised Summarisation with Novelty Detection, Campana+, FQAS09, 2009.10 #DocumentSummarization#Document#GraphBased#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 TextRank: Bringing Order into Texts, Mihalcea+, EMNLP04 CommentPageRankベースの手法で、キーワード抽出/文書要約 を行う手法。 キーワード抽出/文書要約 を行う際には、ノードをそれぞれ 単語/文 で表現する。 ノードで表現されている 単語/文 のsimilarityを測り、ノード間のedgeの重みとすることでAffinity Graphを構築。 あ単一文 ... #DocumentSummarization#Document#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Automatic condensation of electronic publications by sentence selection, Brandow+, Information Processing & Management95 Comment報道記事要約において、自動要約システムがLead文に勝つのがhardだということを示した研究 ... #Article#Multi#DocumentSummarization#Document#Unsupervised#GraphBased#NLP#Extractive
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 similarit ... #Article#DocumentSummarization#Document#Supervised#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Document Summarization using Conditional Random Fields, Shen+, IJCAI07 CommentCRFを用いて単一文書要約の手法を考えましたという話。 気持ちとしては、 ``` 1. Supervisedなモデルでは、当時は原文書中の各文を独立に2値分類して要約を生成するモデルが多く、sentence間のrelationが考慮できていなかった 2. unsupervisedな手法で ... #Article#PersonalizedDocumentSummarization#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 ...