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J-GLOBAL ID：201902282308229599   整理番号：19A2045385

高語彙多様性を持つコンテンツ要約のための新しいILPフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A novel ILP framework for summarizing content with high lexical variety

著者 (4件)： LUO WENCAN (University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, U.S. e-mail: [e-mail]; [e-mail]) ,  LIU FEI (University of Central Florida, Orlando, FL 32816, U.S. e-mail: [e-mail]) ,  LIU ZITAO (Pinterest, Inc., San Francisco, CA 94103, U.S. e-mail: [e-mail]) ,  LITMAN DIANE (University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, U.S. e-mail: [e-mail]; [e-mail])
資料名： Natural Language Engineering  (Natural Language Engineering)
巻： 24  号： 6  ページ： 887-920  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1059A  ISSN： 1351-3249  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 同じイベントを記述する場合でも,個人によって寄与される内容の要約は,人々が異なる語彙的な選択を行うので,挑戦的である。しかし,このような内容を要約する必要がある。事例は,クラス後の反射質問,製品レビュー,および同じイベントに関連する異なるニュース機関によって発表されたニュース記事に対する学生の応答を含んでいる。これらの文書の高い語彙多様性は,システムの能力を妨げて,顕著なコンテンツを効果的に同定し,要約冗長性を減少させる。本論文では,整数線形計画法に基づく要約フレームワークを導入することにより,この問題を克服した。それは,本質的に意味論的に類似した語彙アイテムに対する意味語共起行列への低ランク近似を組み込んだ。著者らは,学生応答,製品レビュー,およびニュース文書のデータセットに関する広範な実験を行った。著者らのアプローチは,ニューラル抽象化システムと同様に,多くの抽出ベースラインに匹敵する。本論文は,最後に,提案したフレームワークが高い語彙多様性を持つコンテンツを要約するのに有効であるかどうかを明らかにした。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 整数線形計画法 ,  冗長性 ,  意味論 ,  *語彙 ,  *コンテンツ ,  ニュース ,  基準線
準シソーラス用語： 共起行列 ,  ニュース記事 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 語彙 ,  多様性 ,  コンテンツ ,  ILP ,  フレームワーク