Incremental Update Summarization: Adaptive Sentence Selection based on Prevalence and Novelty, McCreadie et al., CIKM’14 about paper_notes HOT 1 OPEN

・timelyなeventに対してupdate summarizationを適用する場合を考える．たとえば6日間続いたeventがあったときにその情報をユーザが追う為に何度もupdate summarizationシステムを用いる状況を考える．6日間のうち新しい情報が何も出てこない期間はirrelevantでredundantな内容を含む要約が出てきてしまう．これをなんとかする手法が必要だというのがmotivation．

・どのような手法かというと，news streamsからnovel updatesをtimely mannerで自動抽出し，一方で，抽出するupdatesはirrelevant, uninformative or redundant contentを最小化するようなもの手法
・手法は既存のUpdate Summarization手法(lambdaMART, learning to rank baseの手法)で10文を出力し，何文目までを残すか（rank-cut off problem）を解くことで，いらないsentenceをはぶいている．
・rank cut offをする際はlinear regressionとModel Treesを使っているが，linear regressionのような単純な手法だと精度があがらず，Model Treesを使ったほうがいい結果が出た．
・素性は主にprevalence (sentenceが要約したいトピックに沿っているか否か)，novelty（sentenceが新しい情報を含んでいるか），quality(sentenceがそもそも重要かどうか)の３種類の素性を使っている．気持ちとしては，prevalenceとnoveltyの両方が高いsentenceだけを残したいイメージ．つまり，トピックに沿っていて，なおかつ新しい情報を含んでいるsentence
・loss functionには，F値のような働きをするものを採用（とってきたrelevant updateのprecisionとrecallをはかっているイメージ）．具体的には，Expected Latency GainとLatency Comprehensivenessと呼ばれるTREC2013のquality measureに使われている指標を使っている．
・ablation testの結果を見ると，qualityに関する素性が最もきいている．次にnovelty，次点でprevalence
・提案手法はevent発生から時間が経過すると精度が落ちていく場合がある．
・classicalなupdate summarizationの手法と比較しているが，Classyがかなり強い，Model treesを使わない提案手法や，他のbaselineを大きくoutperform. ただ，classyはmodel treesを使ったAdaptive IUSには勝てていない．
・TREC 2013には，Sequantial Update Summarizationタスクなるものがあるらしい．ユーザのクエリQと10個のlong-runnning event（典型的には10日間続くもの，各イベントごとに800〜900万記事），正解のnuggetsとそのtimestampが与えられたときにupdate summarizationを行うタスクらしい．

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