AkihikoWatanabe / paper_notes

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Towards Personalized Review Summarization via User-Aware Sequence Network, Li+, AAAI'19 #664

Open AkihikoWatanabe opened 1 year ago

AkihikoWatanabe commented 1 year ago

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/4640

AkihikoWatanabe commented 1 year ago

同じレビューに対しても、異なるユーザは異なるSumamryを生成するよね、というところがモチベーションとなり、Personalized Review Summarizationを提案。初めてPersonalizationの問題について提案した研究。 image

AkihikoWatanabe commented 1 year ago

user embeddingによってユーザ情報を埋め込む方法と、user vocabulary memoryによって、ユーザが好むvocabularyを積極的にsummaryに利用できるようなモジュールの2種類をモデルに導入している image

Trip advisorのレビューデータを収集。レビューのtitleをreference summaryとみなしてデータセット生成。ただタイトルを利用するだけだと、無意味なタイトルが多く含まれているでフィルタリングしている。 image

Trip Advisorはクローリングを禁止していた気がするので、割とアウトなのでは。 あと、各レビューをランダムにsplitしてtrain/dev/testを作成したと言っているが、本当にそれでいいの?user-stratifiedなsplitをした方が良いと思う。

PGN #135 やlead-1と比較した結果、ROUGEの観点で高い性能を達成 image

また人手評価として、ユーザのgold summaryに含まれるaspectと、generated summaryに含まれるaspectがどれだけ一致しているか、1000件のreviewとtest setからサンプリングして2人の学生にアノテーションしてもらった。結果的に提案手法が最もよかったが、アノテーションプロセスの具体性が薄すぎる。2人の学生のアノテーションのカッパ係数すら書かれていない。 image

case studyとしてあるユーザのレビュと生成例をのせている。userBの過去のレビューを見たら、room, locationに言及しているものが大半であり、このアスペクトをきちんと含められているよね、ということを主張している。 image