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J-GLOBAL ID：202202221528692481   整理番号：22A0496805

自己適応多目的二値微分進化を用いたマイクロブログ要約【JST・京大機械翻訳】

Microblog summarization using self-adaptive multi-objective binary differential evolution

著者 (3件)： Saini Naveen (Technology Studies Department, Endicott College of International Studies, Woosong University, Daejeon, South Korea) ,  Saha Sriparna (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Patna, Bihar, India) ,  Bhattacharyya Pushpak (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Patna, Bihar, India)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 2  ページ： 1686-1702  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会メディアプラットフォームは,どんな自然災害の発生の間,関連情報を収集するために最高になる。ツイッターは,災害事象中の通信の目的で非常に使用されるプラットフォームとして浮上している。したがって,関連するツイートを要約できる技術を設計し,従って,災害管理権限の意思決定プロセスを助けることができる。本論文では,要約の異なった視点を最適化することにより,多目的二値微分進化(MOBDE)の探索能力を用いて,ツイートの部分集合が選択される最適化問題として,関連するツイートの要約の問題を提起した。MOBDEは,その母集団における一組の解を扱い,各解は,ツイートの部分集合を符号化する。本論文では,MOOTS1,MOOTS2,MOOTS3の3つのバージョンを開発した。それらは,パラメータの作動と適応選択の方法で異なる。最近開発した自己組織化マップに基づく遺伝的オペレータを最適化過程において探索した。ピンセット,単語mover距離およびBM25の間の類似性/不一致を捉える2つの測度を,最適化プロセスにおいて調査した。提案手法は,関連するツイートのみを含む災害事象に関連した4つのデータセットに関して評価した。開発したMOBDEフレームワークの全てのバージョンが最先端技術(SOA)技術より優れていることが観察された。改善に関して,著者らの最良提案アプローチ(MOOST3)は,既存の技術よりも,ROUGE-2とROUGE-Lに関して,それぞれ8.5%と3.1%改善し,これらの改良は,統計的有意性t検定を用いてさらに検証された。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  測度 ,  最適化問題 ,  オペレータ ,  遺伝 ,  自然災害 ,  母集団 ,  単語 ,  自己組織化特徴マップ
準シソーラス用語： *自己適応 ,  t検定 ,  ソーシャルメディア ,  *微分進化 ,  ツイッター ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マイクロブログ要約 ,  進化アルゴリズム(EA) ,  多目的最適化(MOO) ,  自己組織化マップ(SOM) ,  単語移動距離

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己適応 ,  多目的 ,  二値 ,  微分進化 ,  マイクロブログ