review
#RecommenderSystems
#Explanation
#Personalization
Issue Date: 2023-07-18 Explainable Recommendation with Personalized Review Retrieval and Aspect Learning, ACL'23 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。 #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP #Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Towards Personalized Review Summarization by Modeling Historical Reviews from Customer and Product Separately, Xin Cheng+, N_A, arXiv'23 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。 #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP
Issue Date: 2023-05-06 Transformer Reasoning Network for Personalized Review Summarization, Xu+, SIGIR'21 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
Issue Date: 2023-07-18 Explainable Recommendation with Personalized Review Retrieval and Aspect Learning, ACL'23 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。 #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP #Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Towards Personalized Review Summarization by Modeling Historical Reviews from Customer and Product Separately, Xin Cheng+, N_A, arXiv'23 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。 #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP
Issue Date: 2023-05-06 Transformer Reasoning Network for Personalized Review Summarization, Xu+, SIGIR'21 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
#PersonalizedDocumentSummarization
#Pocket
#NLP
Issue Date: 2023-05-06
A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency Loss, Hou Pong Chan+, N_A, arXiv'20
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 labelとして扱い、評価も同データを用いてROUGEで評価。
実際に生成されたレビュー例がこちら。なんの疑いもなくamazon online review datasetを教師データとして使っているが、果たしてこれでいいんだろうか？
論文冒頭のsummaryの例と、実際に生成された例を見ると、後者の方が非常に主観的な情報を含むのに対して、前者はより客観性が高いように思える。
しかし最初にこのデータセットを使ったのは 652 の方っぽい #DocumentSummarization #NLP Issue Date: 2023-05-06 Neural Review Summarization Leveraging User and Product Information, Liu+, CIKM'19 #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP Issue Date: 2023-05-06 A Hierarchical End-to-End Model for Jointly Improving Text Summarization and Sentiment Classification, Shuming Ma+, N_A, arXiv'18 Summaryテキスト要約と感情分類を共同学習するための階層的なエンドツーエンドモデルを提案し、感情分類ラベルをテキスト要約の出力の「要約」として扱う。提案モデルはAmazonオンラインレビューデータセットでの実験で、抽象的な要約と感情分類の両方で強力なベースラインシステムよりも優れた性能を発揮することが示された。 Commentreview summarizationに初めてamazon online review data 653 使った研究？ #DocumentSummarization #NLP Issue Date: 2023-05-08 Empirical analysis of exploiting review helpfulness for extractive summarization of online reviews, Xiong+, COLING'14 Commentレビューのhelpfulnessを利用したunsupervisedなreview summarization手法を提案。helpfulessによりレビューをフィルタリングするだけでなく、トピックモデルでsentenceをクラスタリングする際にhelpfulnessの情報も活用している模様。
最終的にはユーザスタディで評価。ユーザがカメラを購入するためにレビューを読むシナリオを想定。ユーザにまずは10 sentenceでレビューを作成してもらう。その上で、3つの要約手法による要約を提示し、どれが「カメラを購入するdecision makingに役立ったか？またはinformativeだったか？」で評価してもらっている。 #DocumentSummarization #NLP #OpinionMining Issue Date: 2023-05-08 Mining and summarizing customer reviews, Hu+, KDD'04 Commentレビュー中のユーザが記述したopinion sentenceを同定し、極性がpos/negのどちらかを判定し、pos/negそれぞれの代表的なsentenceを抽出することで要約する手法
評価をする際は、Amazon等のレビューを収集し、人間がレビューを読み、どれがopinion sentenceか、およびpolarityをタグ付けし、それらをどれだけ抽出できたかをPrecision / Recall / F1値で評価。 #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP #Personalization 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
653 のratingをsentiment labelとして扱い、評価も同データを用いてROUGEで評価。
実際に生成されたレビュー例がこちら。なんの疑いもなくamazon online review datasetを教師データとして使っているが、果たしてこれでいいんだろうか？
論文冒頭のsummaryの例と、実際に生成された例を見ると、後者の方が非常に主観的な情報を含むのに対して、前者はより客観性が高いように思える。
しかし最初にこのデータセットを使ったのは 652 の方っぽい #DocumentSummarization #NLP Issue Date: 2023-05-06 Neural Review Summarization Leveraging User and Product Information, Liu+, CIKM'19 #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP Issue Date: 2023-05-06 A Hierarchical End-to-End Model for Jointly Improving Text Summarization and Sentiment Classification, Shuming Ma+, N_A, arXiv'18 Summaryテキスト要約と感情分類を共同学習するための階層的なエンドツーエンドモデルを提案し、感情分類ラベルをテキスト要約の出力の「要約」として扱う。提案モデルはAmazonオンラインレビューデータセットでの実験で、抽象的な要約と感情分類の両方で強力なベースラインシステムよりも優れた性能を発揮することが示された。 Commentreview summarizationに初めてamazon online review data 653 使った研究？ #DocumentSummarization #NLP Issue Date: 2023-05-08 Empirical analysis of exploiting review helpfulness for extractive summarization of online reviews, Xiong+, COLING'14 Commentレビューのhelpfulnessを利用したunsupervisedなreview summarization手法を提案。helpfulessによりレビューをフィルタリングするだけでなく、トピックモデルでsentenceをクラスタリングする際にhelpfulnessの情報も活用している模様。
最終的にはユーザスタディで評価。ユーザがカメラを購入するためにレビューを読むシナリオを想定。ユーザにまずは10 sentenceでレビューを作成してもらう。その上で、3つの要約手法による要約を提示し、どれが「カメラを購入するdecision makingに役立ったか？またはinformativeだったか？」で評価してもらっている。 #DocumentSummarization #NLP #OpinionMining Issue Date: 2023-05-08 Mining and summarizing customer reviews, Hu+, KDD'04 Commentレビュー中のユーザが記述したopinion sentenceを同定し、極性がpos/negのどちらかを判定し、pos/negそれぞれの代表的なsentenceを抽出することで要約する手法
評価をする際は、Amazon等のレビューを収集し、人間がレビューを読み、どれがopinion sentenceか、およびpolarityをタグ付けし、それらをどれだけ抽出できたかをPrecision / Recall / F1値で評価。 #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP #Personalization 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