論文の概要: Adaptive Summaries: A Personalized Concept-based Summarization Approach
by Learning from Users' Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13387v1
- Date: Thu, 24 Dec 2020 18:27:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 10:11:49.698214
- Title: Adaptive Summaries: A Personalized Concept-based Summarization Approach
by Learning from Users' Feedback
- Title（参考訳）: adaptive summaries: ユーザのフィードバックから学習するパーソナライズされた概念に基づく要約アプローチ
- Authors: Samira Ghodratnama and Mehrdad Zakershahrak and Fariborz Sobhanmanesh
- Abstract要約: 本稿では,アダプティブ・サマリー(Adaptive Summaries)と呼ばれるインタラクティブな概念に基づく要約モデルを提案する。
本システムは,反復ループでフィードバックを与えることで,システムと対話しながら,ユーザの提供した情報から徐々に学習する。
生成したサマリーでユーザ好みのコンテンツを最大化することで、ユーザの好みに基づいた高品質なサマリー作成を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Exploring the tremendous amount of data efficiently to make a decision,
similar to answering a complicated question, is challenging with many
real-world application scenarios. In this context, automatic summarization has
substantial importance as it will provide the foundation for big data analytic.
Traditional summarization approaches optimize the system to produce a short
static summary that fits all users that do not consider the subjectivity aspect
of summarization, i.e., what is deemed valuable for different users, making
these approaches impractical in real-world use cases. This paper proposes an
interactive concept-based summarization model, called Adaptive Summaries, that
helps users make their desired summary instead of producing a single inflexible
summary. The system learns from users' provided information gradually while
interacting with the system by giving feedback in an iterative loop. Users can
choose either reject or accept action for selecting a concept being included in
the summary with the importance of that concept from users' perspectives and
confidence level of their feedback. The proposed approach can guarantee
interactive speed to keep the user engaged in the process. Furthermore, it
eliminates the need for reference summaries, which is a challenging issue for
summarization tasks. Evaluations show that Adaptive Summaries helps users make
high-quality summaries based on their preferences by maximizing the
user-desired content in the generated summaries.
- Abstract（参考訳）: 複雑な質問に答えることと同様に、決定を効率的に行うために膨大な量のデータを探索することは、多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて困難である。
この文脈では、自動要約はビッグデータ分析の基礎を提供するため、非常に重要である。
従来の要約アプローチは、要約の主観的側面を考慮しないすべてのユーザ、すなわち異なるユーザにとって価値のあるもの、に適合する短い静的要約を生成するためにシステムを最適化する。
本稿では,適応要約(adaptive summaries)と呼ばれる対話型概念に基づく要約モデルを提案する。
本システムは,反復ループでフィードバックを与えることで,ユーザの提供した情報から徐々に学習する。
ユーザは、サマリに含まれる概念を、ユーザの視点とフィードバックの信頼レベルから、その概念の重要性とともに選択するためのアクションを拒否するか、受け入れるかを選択できる。
提案手法は,対話的な処理速度を保証し,ユーザの関与を維持する。
さらに、要約タスクでは難しい問題である参照要約の必要性を排除している。
アダプティブ・サマリー(Adaptive Summaries)は、ユーザが望むコンテンツを最大化し、好みに基づいて高品質なサマリーを作成するのに役立つ。
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