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J-GLOBAL ID：202002290532492083   整理番号：20A2029570

行列因数分解による文書要約のためのユーザコメントの利用【JST・京大機械翻訳】

Exploiting User Comments for Document Summarization with Matrix Factorization

著者 (3件)： Nguyen Minh-Tien (Hung Yen University of Technology and Education, Hung Yen, Vietnam) ,  Cuong Tran Viet (AI Academy Vietnam, Hanoi, Vietnam) ,  Hoai Nguyen Xuan (AI Academy Vietnam, Hanoi, Vietnam)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SoICT 2019  ページ： 118-124  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアは,関連コメントを投稿することによって,Web文書で言及されたイベントの内容を自由に議論できる読者のための新しい方法を示す。コメントは,主要文書の情報を強化するために使用できる追加情報を提供する。本論文では,ユーザコメントを要約プロセスに統合する新しいモデルを紹介した。以前の方法は,文書の文とコメントの間の同じトピック数を考慮するが,文とコメントは,それらの異なるトピックスを所有し,また,それらは,同じまたは推論された単語に関して,共通の隠れ話題を共有することを論じた。これから,グローバル最適化を達成するために,文章とコメントを一緒に組み合わせる新しい目的関数を定義した。目的関数を非負行列因数分解アルゴリズムによって最適化して,文章とコメントをランク付けするための文章行列とコメント行列の重みを見つけた。英語とベトナムにおける2つのデータセットに関する実験結果は,著者らのモデルが単一文書要約のために有望な結果を達成することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  英語 ,  目的関数 ,  ベトナム社会主義共和国 ,  等級づけ ,  *単語
準シソーラス用語： Web文書 ,  大域的最適化 ,  因子分解 ,  ソーシャルメディア ,  非負行列因子分解 ,  *行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 行列因子分解 ,  自然言語理解 ,  社会的文脈要約 ,  要約

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 行列因数分解 ,  文書 ,  コメント