TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Learning From Collective Human Behavior to Introduce Diversity in Lexical Choice"

We analyze collective discourse, a collective human behavior in content generation, and show that it exhibits diversity, a property of general collective systems. Using extensive analysis, we propose a novel paradigm for designing summary generation systems that reflect the diversity of perspectives seen in reallife collective summarization. We analyze 50 sets of summaries written by human about the same story or artifact and investigate the diversity of perspectives across these summaries. | Learning From Collective Human Behavior to Introduce Diversity in Lexical Choice Vahed Qazvinian Department of EECS University of Michigan Ann Arbor MI vahed@ Dragomir R. Radev School of Information Department of EECS University of Michigan Ann Arbor MI radev@ Abstract We analyze collective discourse a collective human behavior in content generation and show that it exhibits diversity a property of general collective systems. Using extensive analysis we propose a novel paradigm for designing summary generation systems that reflect the diversity of perspectives seen in real-life collective summarization. We analyze 50 sets of summaries written by human about the same story or artifact and investigate the diversity of perspectives across these summaries. We show how different summaries use various phrasal information units . nuggets to express the same atomic semantic units called factoids. Finally we present a ranker that employs distributional similarities to build a network of words and captures the diversity of perspectives by detecting communities in this network. Our experiments show how our system outperforms a wide range of other document ranking systems that leverage diversity. 1 Introduction In sociology the term collective behavior is used to denote mass activities that are not centrally coordinated Blumer 1951 . Collective behavior is different from group behavior in the following ways a it involves limited social interaction b membership is fluid and c it generates weak and unconventional norms Smelser 1963 . In this paper we focus on the computational analysis of collective discourse a collective behavior seen in interactive content contribution and text summarization in online social media. In collective discourse each in 1098 dividual s behavior is largely independent of that of other individuals. In social media discourse Grosz and Sidner 1986 is often a collective reaction to an event. One scenario leading to collective reaction

• Báo cáo khoa học
• Learning From Collective Human Behavior
• Introduce Diversity in Lexical Choice
• Vahed Qazvinian
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball