【論文メモ】Experiment on Using Topic Sentence for Neural News Headline Generation

Experiment on Using Topic Sentence for Neural News Headline Generation

• Jan Wira Gotama Putra (東工大), Hayato Kobayashi (ヤフー/理研AIP), Nobuyuki Shimizu (ヤフー)
• 言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)
• http://anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2018/pdf_dir/A1-2.pdf

どんなもの？

• encoder-decoderモデルを用いたニュースの見出し生成タスクにおいて、先行研究では文章の第一文を使うことが多い
• 本研究では、トピックセンテンス（文章内の重要な文章）を使った場合の影響を調べる
  • 第一文よりもトピックセンテンスの方が有用か否か
  • 第一文に加えてトピックセンテンスも使った場合にも有用か否か

先行研究と比べてどこがすごい？

上記に記載

技術や手法のキモはどこ？

「トピックセンテンス」の定義

文献[14]に基づき、以下のように定義する

Topic sentence contains the core elements ⟨subject, verb, object⟩ and at least one subordinate element time or location

どうやって有効だと検証した？

議論はある？

• 「トピックセンテンス」以外の重要文抽出アルゴリズムについても検討したい

次に読むべき論文は？

NULL