論文の概要: Generating Representative Headlines for News Stories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09386v4
- Date: Mon, 13 Apr 2020 21:47:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-06 19:07:10.165371
- Title: Generating Representative Headlines for News Stories
- Title（参考訳）: ニュース記事の代表的見出しの作成
- Authors: Xiaotao Gu, Yuning Mao, Jiawei Han, Jialu Liu, Hongkun Yu, You Wu,
Cong Yu, Daniel Finnie, Jiaqi Zhai, Nicholas Zukoski
- Abstract要約: 同じ出来事をニュースに報告している記事のグループ化は、読者がニュースを消費するのを助ける一般的な方法である。
各ストーリーの代表的見出しを効率的かつ効果的に生成することは、依然として困難な研究課題である。
我々は,人間のアノテーションを使わずに大規模世代モデルを訓練するための遠隔監視手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.67864779497127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Millions of news articles are published online every day, which can be
overwhelming for readers to follow. Grouping articles that are reporting the
same event into news stories is a common way of assisting readers in their news
consumption. However, it remains a challenging research problem to efficiently
and effectively generate a representative headline for each story. Automatic
summarization of a document set has been studied for decades, while few studies
have focused on generating representative headlines for a set of articles.
Unlike summaries, which aim to capture most information with least redundancy,
headlines aim to capture information jointly shared by the story articles in
short length, and exclude information that is too specific to each individual
article. In this work, we study the problem of generating representative
headlines for news stories. We develop a distant supervision approach to train
large-scale generation models without any human annotation. This approach
centers on two technical components. First, we propose a multi-level
pre-training framework that incorporates massive unlabeled corpus with
different quality-vs.-quantity balance at different levels. We show that models
trained within this framework outperform those trained with pure human curated
corpus. Second, we propose a novel self-voting-based article attention layer to
extract salient information shared by multiple articles. We show that models
that incorporate this layer are robust to potential noises in news stories and
outperform existing baselines with or without noises. We can further enhance
our model by incorporating human labels, and we show our distant supervision
approach significantly reduces the demand on labeled data.
- Abstract（参考訳）: 何百万ものニュース記事が毎日オンラインで公開されており、読者がフォローするのは圧倒的だ。
同じ出来事をニュースに報告している記事のグループ化は、読者のニュース消費を支援する一般的な方法である。
しかし、各ストーリーの代表的見出しを効率的かつ効果的に生成するのは難しい研究課題である。
文書集合の自動要約は、何十年も研究されてきたが、記事群の代表的見出しの生成に焦点を当てた研究はほとんどない。
最も少ない冗長性で多くの情報を捉えようとする要約とは異なり、見出しはストーリー記事が共同で共有する情報を短時間で捉え、個々の記事に特有すぎる情報を除外することを目的としている。
本研究では,ニュース記事に代表的見出しを生成する問題を考察する。
人間のアノテーションを使わずに大規模世代モデルを訓練するための遠隔監視手法を開発した。
このアプローチは2つの技術コンポーネントに重点を置いています。
まず,大量のラベルなしコーパスと異なる品質vsを組み込んだマルチレベル事前学習フレームワークを提案する。
-異なるレベルでの量的バランス。
このフレームワークでトレーニングされたモデルは、純粋なヒトキュレートされたコーパスでトレーニングされたモデルよりも優れていることを示す。
第2に,複数記事が共有する有能な情報を抽出する,自己投票型記事アテンション層を提案する。
この層を組み込んだモデルは、ニュース記事の潜在的なノイズに対して堅牢であり、ノイズの有無にかかわらず既存のベースラインを上回っていることを示す。
人間のラベルを組み込むことで、モデルをさらに強化することができ、遠隔監視アプローチによってラベル付きデータの需要を大幅に削減できることを示す。
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