論文の概要: The Shmoop Corpus: A Dataset of Stories with Loosely Aligned Summaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13082v2
• Date: Wed, 1 Jan 2020 16:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 01:56:13.973982
• Title: The Shmoop Corpus: A Dataset of Stories with Loosely Aligned Summaries
• Title（参考訳）: shmoopコーパス:疎結合な要約を持つストーリーのデータセット
• Authors: Atef Chaudhury, Makarand Tapaswi, Seung Wook Kim, Sanja Fidler
• Abstract要約: 個々の章ごとに詳細なマルチパラグラフの要約と組み合わせた231ストーリーのデータセットであるShmoop Corpusを紹介します。 コーパスから、クローズ形式の質問応答や抽象的要約の簡易な形式を含む共通のNLPタスクのセットを構築する。 このコーパスのユニークな構造は、マシンストーリーの理解をより親しみやすいものにするための重要な基盤となると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.48439126769627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding stories is a challenging reading comprehension problem for machines as it requires reading a large volume of text and following long-range dependencies. In this paper, we introduce the Shmoop Corpus: a dataset of 231 stories that are paired with detailed multi-paragraph summaries for each individual chapter (7,234 chapters), where the summary is chronologically aligned with respect to the story chapter. From the corpus, we construct a set of common NLP tasks, including Cloze-form question answering and a simplified form of abstractive summarization, as benchmarks for reading comprehension on stories. We then show that the chronological alignment provides a strong supervisory signal that learning-based methods can exploit leading to significant improvements on these tasks. We believe that the unique structure of this corpus provides an important foothold towards making machine story comprehension more approachable.
• Abstract（参考訳）: 大量のテキストを読み、長い範囲の依存関係に従う必要があるため、ストーリーを理解することは機械にとって難しい問題である。 本稿では,個々の章(7,234章)の詳細な複数パラグラフ要約と組み合わせた231話のデータセットであるshmoopコーパスについて紹介する。 コーパスから、ストーリー理解のためのベンチマークとして、クローズ形式の質問応答や抽象要約の簡易形式を含む、一般的なnlpタスクのセットを構築する。 次に、時間的アライメントは、学習に基づく手法がこれらのタスクに大きな改善をもたらすことができるという強力な監視信号を提供することを示す。 このコーパスのユニークな構造は、マシンストーリーの理解をより親しみやすくするための重要な足場となると信じています。

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