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- Enhancing Scientific Papers Summarization with Citation Graph [78.7]
論文要約を引用グラフを利用して再定義し,引用グラフに基づく要約モデルCGSumを提案する。異なる領域の141Kの研究論文と661Kの引用関係を含む新たな科学論文要約データセットSemantic Scholar Network (SSN)を構築した。 単純なアーキテクチャであっても, 事前学習モデルと比較して性能が向上することが示された。論文の内容をよりよく理解し、高品質な要約を生成するために引用グラフが重要であることも示唆した。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Apr 2021 11:13:35 GMT)- 単純な文書要約ではなく文章以外の情報（ここでは引用関係）を考慮した要約。文書間の関係考慮は現実問題でも重要。データセット、コードも公開してくれるとのこと。
- MultiScene: A Large-scale Dataset and Benchmark for Multi-scene Recognition in Single Aerial Images [17.8]
我々は10万の高解像度空中画像からなるMultiSceneと呼ばれる大規模なデータセットを作成します。 このようなイメージを手動でラベル付けするのは極めて困難なため、クラウドソーシングプラットフォーム(例えばOpenStreetMap (OSM))から低コストなアノテーションを利用した。ノイズに対応するため、14,000枚の画像を検査し、そのシーンラベルを補正し、MultiScene-Cleanというクリーンな注釈付き画像のサブセットを生成した。これにより、クリーンデータを用いたマルチシーン認識のためのディープネットワークの開発と評価が可能となる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Apr 2021 01:09:12 GMT)- 大規模データセットということで採用。ノイズへの対応は苦労が多そう。