Vi introducerar en ny rankningsalgoritm kallad GRASSHOPPER, som rankar objekt med fokus på mångfald. Det vill säga, de översta posterna bör vara olika varandra för att ha en bred täckning av hela posten uppsättning. Många naturligt språk bearbetning uppgifter kan dra nytta av sådan mångfald rankning. Vår algoritm är baserad på slumpmässiga promenader i en absorberande Markovkedja. Vi förvandlar rangordnade objekt till absorbera stater, vilket effektivt förhindrar redundanta objekt från att få en hög rang. Vi demonstrerar GRASSHOP-PERs effektivitet när det gäller sammanfattning av utdragstext: vår algoritm rankas mellan de första och andra systemen på DUC 2004 Task 2; och på en social nätverksanalys uppgift som identifierar filmstjärnor i världen.
REF främjade mångfald inom ramen för att absorbera Markov kedja slumpmässiga promenader.
Improving Diversity in Ranking using Absorbing Random Walks
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}