target text中に記述されているイベントや意見に対して、それらをサポートするような他のニュース記事を推薦する研究。

たとえば、target text中に「北朝鮮が先日ミサイルの発射に失敗したが...」、といった記述があったときに、このイベントについて報道しているニュース記事を推薦するといったことを、target text中の様々なcontextに対して行う。

このようなシステムの利用により、target textの著者の執筆支援（自身の主張をサポートするためのreferenceの自動獲得）や、target textの読者の読解支援（text中の記述について詳細な情報を知りたい場合に、検索の手間が省ける）などの利点があると主張。

タスクとしては、target text中のあるcontextと、推薦の候補となるニュース記事の集合が与えられたときに、ニュース記事をre-rankingする
タスク。

提案手法はシンプルで、contextとニュース記事間で、様々な指標を用いてsimilarityを測り、それらをlearning-to-rankで学習した重みで組み合わせてre-rankingを行うだけ。
similarityを測る際は、表記揺れや曖昧性の問題に対処するためにEmbeddingを用いる手法と、groundingされたentityの情報を用いる手法を提案。

Bing news中のAnchor textと、hyperlink先のニュース記事の対から、contextと正解ニュース記事の対を取得し、30000件規模の実験データを作成し、評価。その結果、baselineよりも提案手法の性能が高いことを示した。
