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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10119/15388

Title: A Study on Social Context Summarization
Authors: Nguyen, Minh Le
Authors(alternative): グエン, ミンレ
Keywords: social context
extractive
abstractive
deep learning
seq2seq model
learning to rank
LSTM 
LSTM-CRF
Issue Date: 12-Jun-2018
Abstract: 本プロジェクトでは、ソーシャルコンテキスト要約の研究目的としている。研究者たちは、要約システムに対するユーザーのコメントの効果を研究し、文章の内容を利用したコメントの要約の可能性を模索する。(1) ソーシャルコンテキストを用いた抜粋要約の問題を考察する。(2) 文章の圧縮と抽象的なテキスト要約の問題を研究する。ソーシャルコンテキスト要約はグラフ上で重要度情報を選択するためのものとして形式化される。本研究では、ソーシャルコンテキスト要約に関する研究のためのデータを作成した。 提案したシステムの実験結果から、これらのソーシャルコンテキスト情報はテキスト要約に有用であることが示された。:In this project, we aim at studying social context summarization. We study the effect of user comments to summarization system and how we can summary comments using the content of the document. (1) We consider the problem of extractive summarization using social context. (2) The problem of sentence compression and abstractive text summarization are studied. The social context summarization is formulated as selecting importance information on the graph. We created the data for our research on social context summarization. The experimental results of the proposed system showed that social context information is useful for text summarization.
Description: 若手研究(B)
研究期間:2015~2017
課題番号:15K16048
研究者番号:30509401
研究分野:artificial intelligence
Language: eng
URI: http://hdl.handle.net/10119/15388
Appears in Collections:2017年度 (FY 2017)

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