論文の概要: Beyond Opinion Mining: Summarizing Opinions of Customer Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01543v1
- Date: Fri, 3 Jun 2022 12:43:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-06 12:56:52.675996
- Title: Beyond Opinion Mining: Summarizing Opinions of Customer Reviews
- Title（参考訳）: 意見マイニングを超えて:顧客レビューの意見を要約する
- Authors: Reinald Kim Amplayo, Arthur Bra\v{z}inskas, Yoshi Suhara, Xiaolan
Wang, Bing Liu
- Abstract要約: この3時間のチュートリアルでは、意見要約の大幅な進歩について概観する。
リスナーは、研究と実践の両方に有用な知識に精通する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.534293365703427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Customer reviews are vital for making purchasing decisions in the Information
Age. Such reviews can be automatically summarized to provide the user with an
overview of opinions. In this tutorial, we present various aspects of opinion
summarization that are useful for researchers and practitioners. First, we will
introduce the task and major challenges. Then, we will present existing opinion
summarization solutions, both pre-neural and neural. We will discuss how
summarizers can be trained in the unsupervised, few-shot, and supervised
regimes. Each regime has roots in different machine learning methods, such as
auto-encoding, controllable text generation, and variational inference.
Finally, we will discuss resources and evaluation methods and conclude with the
future directions. This three-hour tutorial will provide a comprehensive
overview over major advances in opinion summarization. The listeners will be
well-equipped with the knowledge that is both useful for research and practical
applications.
- Abstract（参考訳）: 顧客レビューは、情報時代における購入決定に不可欠である。
このようなレビューは自動的に要約され、ユーザに意見の概要を提供する。
本稿では,研究者や実践者にとって有用な意見要約のさまざまな側面を紹介する。
まず、タスクと主要な課題を紹介します。
次に、前神経と神経の両方の既存の意見要約ソリューションを示す。
我々は,非教師,少数,監督された体制において要約者をいかに訓練するかについて議論する。
各レジームは、自動エンコーディング、制御可能なテキスト生成、変分推論など、さまざまな機械学習手法にルーツを持つ。
最後に,資源と評価手法を議論し,今後の方向性で結論づける。
この3時間のチュートリアルでは、意見要約の大幅な進歩について概観する。
リスナーは、研究と実践の両方に有用な知識を十分に備えています。
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