日: 2022年9月16日

コールセンターの会話における要約手法の比較

  • Comparing Methods for Extractive Summarization of Call Centre Dialogue [77.3]
    ラベル付きデータを必要とせず,比較的迅速かつ容易に本番環境に実装できる抽出型要約手法に注目した。そこで本稿では,これらの手法を用いて要約を生成し,客観的に評価することにより,実験的な比較を行った。 TopicSum と Lead-N は他の要約法よりも優れており,BERTSum は主観的評価と客観的評価の両方で比較的低いスコアを得た。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 6 Sep 2022 13:16:02 GMT)
    • 複数の抽出型要約手法の比較。LEAD-7が良いという衝撃の結果だが、基本となる統計値が無いので何とも言えない。。。
      • （この論文のfugumt.com的スコアが高いのはとても謎（summarization系だからかな））

Large-Population Systemのサーベイ

  • A Survey on Large-Population Systems and Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning [18.9]
    我々は、大規模人口システムを理解し分析するための現在のアプローチに光を当てる。 我々は,大規模制御の応用の可能性を調査し,実践システムにおける学習アルゴリズムの有能な将来的応用について検討する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 8 Sep 2022 14:58:50 GMT)
    •  非常に多くの対象がいるMulti-Agent Reinforcement Learning (MARL)のように大規模な参加者がいるシステムに関するサーベイ。