論文の概要: PRISM: A Unified Framework of Parameterized Submodular Information
Measures for Targeted Data Subset Selection and Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00128v1
- Date: Sat, 27 Feb 2021 04:53:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:44:00.300597
- Title: PRISM: A Unified Framework of Parameterized Submodular Information
Measures for Targeted Data Subset Selection and Summarization
- Title(参考訳): PRISM: ターゲットデータサブセットの選択と要約のためのパラメータ化サブモジュール情報対策の統一フレームワーク
- Authors: Vishal Kaushal, Suraj Kothawade, Ganesh Ramakrishnan, Jeff Bilmes,
Rishabh Iyer
- Abstract要約: 我々はprism(modized subular information measure のリッチクラス)を提案する。
PRISMは、ターゲットとするサブセットが望まれるアプリケーションで使用できる。
PRISM-TSSは,対象の要約に関する過去の作業の一般化と統一を図っている。
最先端のPRISM-TSSとPRISM-TSUMの優位性を実証的に検証します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.32091409932449
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With increasing data, techniques for finding smaller, yet effective subsets
with specific characteristics become important. Motivated by this, we present
PRISM, a rich class of Parameterized Submodular Information Measures, that can
be used in applications where such targeted subsets are desired. We demonstrate
the utility of PRISM in two such applications. First, we apply PRISM to improve
a supervised model's performance at a given additional labeling cost by
targeted subset selection (PRISM-TSS) where a subset of unlabeled points
matching a target set are added to the training set. We show that PRISM-TSS
generalizes and is connected to several existing approaches to targeted data
subset selection. Second, we apply PRISM to a more nuanced targeted
summarization (PRISM-TSUM) where data (e.g., image collections, text or videos)
is summarized for quicker human consumption with additional user intent.
PRISM-TSUM handles multiple flavors of targeted summarization such as
query-focused, topic-irrelevant, privacy-preserving and update summarization in
a unified way. We show that PRISM-TSUM also generalizes and unifies several
existing past work on targeted summarization. Through extensive experiments on
image classification and image-collection summarization we empirically verify
the superiority of PRISM-TSS and PRISM-TSUM over the state-of-the-art.
- Abstract(参考訳): データの増加に伴い、特定の特徴を持つより小さいが効果的なサブセットを見つける技術が重要になる。
これを動機に、PRISMはパラメータ化されたサブモジュール情報測定のリッチクラスであり、そのようなターゲットを絞ったサブセットが望まれるアプリケーションで使用できる。
PRISMの有用性を2つのアプリケーションで実証します。
まず、ターゲットセットに一致する未ラベルポイントのサブセットを追加したターゲットサブセット選択(PRISM-TSS)により、与えられた追加のラベリングコストで監督モデルのパフォーマンスを改善するために、PRISMを適用します。
我々は、PRISM-TSSがターゲットデータサブセット選択に対するいくつかの既存のアプローチを一般化し、接続していることを示した。
第2に、PRISMをよりニュアンスなターゲット要約(PRISM-TSUM)に適用し、データ(例えば、画像コレクション、テキスト、ビデオ)をユーザーの意図を増すことなく、より迅速な人的消費のために要約する。
PRISM-TSUMは、クエリ指向、トピック非関連、プライバシ保存、更新要約など、複数のターゲット要約を統一的に処理する。
また, PRISM-TSUMは, 対象の要約に関する過去の研究を一般化し, 統一していることを示す。
画像分類と画像収集要約に関する広範な実験を通じて、PRISM-TSSとPRISM-TSUMの最先端の優位性を実証的に検証しています。
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