論文の概要: Experiments in Extractive Summarization: Integer Linear Programming,
Term/Sentence Scoring, and Title-driven Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00140v1
- Date: Sat, 1 Aug 2020 01:05:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 00:55:12.086742
- Title: Experiments in Extractive Summarization: Integer Linear Programming,
Term/Sentence Scoring, and Title-driven Models
- Title(参考訳): 抽出要約実験:整数線形プログラミング、項/文のスコーリング、およびタイトル駆動モデル
- Authors: Daniel Lee and Rakesh Verma and Avisha Das and Arjun Mukherjee
- Abstract要約: 我々は,新たなフレームワークであるNewsSummについて述べる。このフレームワークには,ILPやタイトル駆動アプローチを含む,要約のための既存および新しいアプローチが多数含まれている。
本稿では,新しいタイトル駆動型リダクションのアイデアが,教師なしアプローチと教師なしアプローチの両方において,性能の向上につながることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3286165491120467
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we revisit the challenging problem of unsupervised
single-document summarization and study the following aspects: Integer linear
programming (ILP) based algorithms, Parameterized normalization of term and
sentence scores, and Title-driven approaches for summarization. We describe a
new framework, NewsSumm, that includes many existing and new approaches for
summarization including ILP and title-driven approaches. NewsSumm's flexibility
allows to combine different algorithms and sentence scoring schemes seamlessly.
Our results combining sentence scoring with ILP and normalization are in
contrast to previous work on this topic, showing the importance of a broader
search for optimal parameters. We also show that the new title-driven reduction
idea leads to improvement in performance for both unsupervised and supervised
approaches considered.
- Abstract(参考訳): 本稿では,教師なし単一文書要約の課題を再検討し,整数線形計画法(ilp)に基づくアルゴリズム,項・文スコアのパラメータ化正規化,要約のためのタイトル駆動アプローチについて検討する。
我々は,新たなフレームワークであるNewsSummについて述べる。このフレームワークには,ILPやタイトル駆動アプローチを含む,要約のための既存および新しいアプローチが多数含まれている。
NewsSummの柔軟性は、異なるアルゴリズムと文のスコアリングスキームをシームレスに組み合わせることができる。
文得点とilpと正規化を組み合わせることは,この話題に対するこれまでの研究とは対照的な結果であり,最適なパラメータの探索がより重要となることを示す。
また,新たなタイトル駆動型削減アイデアは,検討中の非監督型と監督型の両方のアプローチのパフォーマンス向上につながることを示す。
関連論文リスト
- Self-Calibrated Listwise Reranking with Large Language Models [137.6557607279876]
大規模言語モデル (LLM) はシーケンシャル・ツー・シーケンス・アプローチによってタスクのランク付けに使用されている。
この階調のパラダイムは、より大きな候補集合を反復的に扱うためにスライディングウインドウ戦略を必要とする。
そこで本稿では,LLMを用いた自己校正リストのランク付け手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T10:31:31Z) - Absolute Ranking: An Essential Normalization for Benchmarking Optimization Algorithms [0.0]
多くの問題における最適化アルゴリズムの性能評価は,数値スケールの多様性が原因で複雑な問題となる。
本稿では,この問題を広範囲に検討し,根本原因の根本原因を徹底的に解析する上で説得力のある事例を提示する。
本研究では,「絶対ランク付け」と呼ばれる新しい数学的モデルとサンプリングに基づく計算手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-06T00:55:03Z) - PARL: A Unified Framework for Policy Alignment in Reinforcement Learning from Human Feedback [106.63518036538163]
我々は、強化学習におけるポリシーアライメントの最近強調された重要な問題に対処するために、新しい統合された二段階最適化ベースのフレームワーク、textsfPARLを提案する。
本フレームワークは, 上向きの目標(逆設計)の分布を, 下向きの最適変数で明示的にパラメータ化することにより, これらの問題に対処する。
その結果,提案したtextsfPARL が RL のアライメントの懸念に対処できる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T18:03:44Z) - Enhancing Topic Extraction in Recommender Systems with Entropy
Regularization [2.7286395031146062]
本稿では,レコメンデータシステムの低説明可能性問題に対処するため,エントロピー正規化と呼ばれる新しい手法を提案する。
実験の結果,単語埋め込みにおけるコサイン類似性によって定量化され,トピックコヒーレンスが著しく向上したことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T20:05:09Z) - Efficient Alternating Minimization Solvers for Wyner Multi-View
Unsupervised Learning [0.0]
本稿では,計算効率のよい解法の開発を可能にする2つの新しい定式化法を提案する。
提案した解法は, 計算効率, 理論的収束保証, ビュー数による局所最小値複雑性, 最先端技術と比較して, 例外的な精度を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-28T10:17:51Z) - Linear Partial Monitoring for Sequential Decision-Making: Algorithms,
Regret Bounds and Applications [70.67112733968654]
部分的なモニタリングは、シーケンシャルな意思決定のための表現力のあるフレームワークである。
本稿では,部分的モニタリングをシンプルかつ統一的に分析し,そのモデルをさらに文脈的かつカーネル化された設定に拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T18:58:25Z) - A Character-Level Length-Control Algorithm for Non-Autoregressive
Sentence Summarization [23.495225374478295]
文要約は、長い文を主幹を保ちながら短い文に圧縮することを目的としており、見出し生成のような広範囲の現実世界の応用がある。
本研究では,要約のための文字レベル長制御の新しい問題に対処し,コネクショニスト時間分類(CTC)モデルに基づく動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-28T21:09:53Z) - Adaptive Affinity Loss and Erroneous Pseudo-Label Refinement for Weakly
Supervised Semantic Segmentation [48.294903659573585]
本稿では,多段階アプローチの親和性学習を単一段階モデルに組み込むことを提案する。
深層ニューラルネットワークは、トレーニングフェーズで包括的なセマンティック情報を提供するために使用される。
提案手法の有効性を評価するため,PASCAL VOC 2012データセットを用いて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T07:48:33Z) - Multi-Fact Correction in Abstractive Text Summarization [98.27031108197944]
Span-Factは、質問応答モデルから学んだ知識を活用して、スパン選択によるシステム生成サマリーの補正を行う2つの事実補正モデルのスイートである。
我々のモデルは、ソースコードのセマンティック一貫性を確保するために、反復的または自動回帰的にエンティティを置き換えるために、シングルまたはマルチマスキング戦略を採用している。
実験の結果,自動測定と人的評価の両面において,要約品質を犠牲にすることなく,システム生成要約の事実整合性を大幅に向上させることができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T02:51:02Z) - Semi-Supervised Learning with Meta-Gradient [123.26748223837802]
半教師付き学習における簡単なメタ学習アルゴリズムを提案する。
その結果,提案アルゴリズムは最先端の手法に対して良好に動作することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-08T08:48:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。