自然言語処理の最重要国際会議の一つ「ACL2022」の Proceedings にて "News" をタイトルに含む論文の一言メモです。要約・フェイクニュース検出・推薦の話題が多かった印象です。
Long Papers
- https://aclanthology.org/2022.acl-long.97/
- https://aclanthology.org/2022.acl-long.222/
- 読者がニュースの見出しにどのように反応するかを予測
- https://aclanthology.org/2022.acl-long.311/
- フェイクニュース検出には、個別の記事を見るだけではなく、最近の主流メディアの意見と人々の関心を考慮することが大切だと主張
- https://aclanthology.org/2022.acl-long.437/
- 株式リターンの予測に会社間の関係やニュースの情報などを利用
- https://aclanthology.org/2022.acl-long.446/
- 更新された記事を要約する際に、更新の前後の見出しを考慮するモデルを提案
- https://aclanthology.org/2022.acl-long.449/
Findings
- https://aclanthology.org/2022.findings-acl.29/
- ニュース推薦ではユーザの埋め込み表現を獲得するが、実際のユーザの好みは単一ではないので、複数のベクトルを使ってモデル化
- https://aclanthology.org/2022.findings-acl.42/
- ニュースの特定のトピックに着目した複数の要約パターンをまとめたデータセットを構築
- https://aclanthology.org/2022.findings-acl.46/
- https://aclanthology.org/2022.findings-acl.51/
- 複数記事を要約する際に、重要度に基づいて並び替えた後に文書を結合し入力とする方法で SoTA を達成
- https://aclanthology.org/2022.findings-acl.178/
- 2つの注意機構を搭載した説明力のあるアーキテクチャの提案
- https://aclanthology.org/2022.findings-acl.209/
- ニュース推薦タスクに記事本文以外の情報を使う際、特徴として結合するよりもマルチタスク学習にする方が良いと主張
- https://aclanthology.org/2022.findings-acl.274/
- 推薦で欠かせない候補列挙とリランキングを同一のモデルで処理
Workshops
- https://aclanthology.org/2022.acl-srw.17/
- https://aclanthology.org/2022.constraint-1.10/
- CLIP を用いてテキストとサムネイル画像の関係性を分析することで、フェイクニュース検出
- https://aclanthology.org/2022.fever-1.4/
- 多くのフェイクニュース検出モデルは表向きは本文の主張と証拠の関係性を分析しているが、実は主張を除去しても予測できてしまう（本質的な推論ができていないのでは？）
- https://aclanthology.org/2022.in2writing-1.10/
- ニュースで扱っている話題について、過去の関連記事を抽出
- https://aclanthology.org/2022.nlppower-1.5/
- 大規模な要約コーパス内に存在する不適切なサンプルのパターンを検知し、それらを除外することで要約モデルの性能向上を確認
- https://aclanthology.org/2022.wassa-1.20/
- ニュース記事に対する共感、感情、パーソナリティを予測する shared task の結果
