【論文メモ】Extractive Summarization by Maximizing Semantic Volume
論文名
Dani Yogatama, Fei Liu, Noah A. Smith: Extractive Summarization by Maximizing Semantic Volume, The 2015 Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing(EMNLP 2015), 2015.09.
どんなもの？
文章要約タスクにおいて、文章中の各文を特徴空間に埋め込み、文の集合で作られる容量を最大化するように文を選択する手法を提案している。
先行研究と比べてどこがすごい？
特定のデータセットにおいて、先行研究よりも高い性能を示した。
技術や手法のキモはどこ？
特徴空間内の容量を、文章要約に向けた新しい目的関数に設定している点。
どうやって有効だと検証した？
特定のデータセットにおいて、先行研究と提案手法を用いて性能を評価した。
議論はある？
実行時間に関する言及あり。提案手法はsingular value decomposition (SVD)を計算するため、前処理に時間がかかる。
次に読むべき論文は？
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