La vitrine de diffusion des mémoires et thèses de l'ÉTS
RECHERCHER

Query-focused extractive summarization for sentiment explanation

Téléchargements

Téléchargements par mois depuis la dernière année

Moubtahij, Ahmed (2023). Query-focused extractive summarization for sentiment explanation. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

[thumbnail of MOUBTAHIJ_Ahmed.pdf]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (3MB) | Prévisualisation

Résumé

Constructive analysis of clients’ feedback often requires determining the cause of their sentiment from a substantial amount of text documents. In order to assist and improve the productivity of such endeavors, we leverage the task of Query-Focused Summarization (QFS). Models of this task are often impeded by the linguistic dissonance between the query and the source document(s). We propose and substantiate a multi-bias framework to help bridge this gap at a domain-agnostic, generic level, then we formulate specialized approaches for the problem of sentiment explanation through sentiment-based biases and query expansion. We achieve experimental results outperforming baseline models on a real-world proprietary sentiment-aware QFS dataset.

Titre traduit

Génération de résumés extractifs orientés-requête pour l’explication de sentiments

Résumé traduit

L’analyse constructive des sentiments exprimés dans des commentaires de clients requiert typiquement un résumé des causes principales de leur ressenti, et ce, à partir d’une quantité importante de documents textuels. Afin d’automatiser de tels efforts, nous nous appuyons sur la tâche de génération de résumés orientés-requête. Les modèles de génération existant sont souvent entravés par la dissonance linguistique entre la requête et les documents sources. Dans ce mémoire, nous proposons et concrétisons un cadre multi-biais pour parer au problème de dissonance à un niveau générique et indépendant du domaine, puis nous formulons des approches spécialisées pour l’explication du sentiment interrogé, à savoir, des stratégies de biais et d’augmentation de requêtes. Nous obtenons des résultats expérimentaux qui surpassent les modèles de base sur un ensemble-propriétaire de données du monde réel.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of a master’s degree with thesis". Comprend des références bibliographiques (pages 75-82).
Mots-clés libres: génération de résumés orientés-requête, analyse de sentiment, explication de sentiment, augmentation de requête
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Ratté, Sylvie
Codirecteur:
Codirecteur
Attabi, Yazid
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie de la production automatisée
Date de dépôt: 19 juin 2023 14:17
Dernière modification: 19 juin 2023 14:17
URI: https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3239

Gestion Actions (Identification requise)

Dernière vérification avant le dépôt Dernière vérification avant le dépôt