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論文紹介:HEADY: News headline abstraction through event pattern clustering

2週間くらい前になるけど、社内輪読会があって論文紹介をした。
今回はACL2013の HEADY: News headline abstraction through event pattern clustering を紹介した。

内容

同じ内容のニュースの集合に対してヘッドラインを生成する話。固有表現を汎化してパターン抽出し、そのパターンをNosiy-OR Baysian Networkで学習することで、固有表現の種類に応じてヘッドラインに使われやすいパターンを推論する。


感想・疑問
  • 抜粋的(extractive)ではなく、要約的(abstractive)なアプローチを取った手法として、そこそこ良い性能がでていそう。
  • HEADYの圧縮率はどの程度なのか。文ごと取得する手法ではあるが、TopicSumが良い性能をだしているので、短くする必要がないならTopicSumでよさそうに見える。目的としては短めのヘッドラインを作りたいという話なので、HEADYによって生成されるヘッドラインがどの程度の長さなのかが気になった。例として表4に出しているものだと、他のとそんなに長さ変わらないように見えるけど、何かしてるんだろうか。
  • どの程度抜粋的なアプローチではできないヘッドラインが作られたか。要約的(abstructive)なアプローチということだったが、結構抜粋的(extractive)な結果になり得そうなので、その差はどのくらいあるんだろ。
    • Noisy-OR Baysian Networkを用いないベースラインのMost freq. patternとは有意差がないようなので、ある程度は抜粋的なアプローチでできてしまうということなんだろうか。
  • ヘッドラインの生成に成功したのはどの程度か。手法的に固有表現が含まれていないとヘッドラインを生成できないようなのだけど、固有表現が含まないニュースコレクションはどのくらいあるんだろ。ニュース記事だと新商品とか固有表現辞書に含まれてないものが結構でてきそうなので、結構取りこぼすものが多いとなると、実際に使うのは難しそう。もちろん固有表現抽出を辞書ベースじゃなくて学習ベースにすればいいのかもしれないけど。


これはちょうどはてなブックマークのトピック機能を作っていたときにトピックのタイトル生成をする際に参考にしようと思って読んだもの。