論文の概要: Towards Personalized and Human-in-the-Loop Document Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09443v1
- Date: Sat, 21 Aug 2021 05:34:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-24 15:51:07.215085
- Title: Towards Personalized and Human-in-the-Loop Document Summarization
- Title（参考訳）: パーソナライズ・イン・ザ・ループ文書要約に向けて
- Authors: Samira Ghodratnama
- Abstract要約: この論文は、新しい要約技術を用いて情報の過負荷を軽減するための3つの主要な課題に焦点を当てている。
i) 文書要約における機能工学、(ii) 従来の静的および非フレキシブルな要約、(iii) 従来の総合的な要約アプローチ、(iv) 参照要約の必要性をカバーしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ubiquitous availability of computing devices and the widespread use of
the internet have generated a large amount of data continuously. Therefore, the
amount of available information on any given topic is far beyond humans'
processing capacity to properly process, causing what is known as information
overload. To efficiently cope with large amounts of information and generate
content with significant value to users, we require identifying, merging and
summarising information. Data summaries can help gather related information and
collect it into a shorter format that enables answering complicated questions,
gaining new insight and discovering conceptual boundaries.
This thesis focuses on three main challenges to alleviate information
overload using novel summarisation techniques. It further intends to facilitate
the analysis of documents to support personalised information extraction. This
thesis separates the research issues into four areas, covering (i) feature
engineering in document summarisation, (ii) traditional static and inflexible
summaries, (iii) traditional generic summarisation approaches, and (iv) the
need for reference summaries. We propose novel approaches to tackle these
challenges, by: i)enabling automatic intelligent feature engineering, ii)
enabling flexible and interactive summarisation, iii) utilising intelligent and
personalised summarisation approaches. The experimental results prove the
efficiency of the proposed approaches compared to other state-of-the-art
models. We further propose solutions to the information overload problem in
different domains through summarisation, covering network traffic data, health
data and business process data.
- Abstract（参考訳）: コンピュータデバイスのユビキタス化とインターネットの普及により、大量のデータが継続的に生成されている。
したがって、与えられたトピックに関する利用可能な情報の量は、人間の処理能力をはるかに超え、情報過負荷と呼ばれるものを引き起こす。
大量の情報を効率的に処理し,ユーザにとって重要な価値を持つコンテンツを生成するためには,情報の識別,統合,要約が必要である。
データ要約は、関連する情報を収集し、より短いフォーマットに収集し、複雑な質問に答え、新しい洞察を得、概念境界を発見するのに役立つ。
本論文は,新しい要約手法を用いて情報過負荷を軽減するための3つの課題に焦点を当てている。
さらに、個人化された情報抽出を支援するために文書の分析を容易にする。
この論文は、(i)文書要約における機能工学、(ii)従来の静的および非フレキシブルな要約、(iii)伝統的な総合的な要約アプローチ、(iv)参照要約の必要性の4つの領域に研究問題を分けている。
i)自動インテリジェント機能工学の獲得,ii)柔軟でインタラクティブな要約の実現,iii)知的でパーソナライズされた要約アプローチを活用した新しいアプローチを提案する。
実験の結果,提案手法は他の最先端モデルと比較して有効性が証明された。
さらに,ネットワークトラフィックデータ,ヘルスデータ,ビジネスプロセスデータの要約を通じて,異なるドメインにおける情報過負荷問題に対する解決策を提案する。
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