論文の概要: Exploring Content Selection in Summarization of Novel Chapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01840v3
• Date: Tue, 30 Mar 2021 01:05:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 00:54:46.310077
• Title: Exploring Content Selection in Summarization of Novel Chapters
• Title（参考訳）: 小説の要約におけるコンテンツ選択の検討
• Authors: Faisal Ladhak and Bryan Li and Yaser Al-Onaizan and Kathleen McKeown
• Abstract要約: オンライン学習ガイドから要約/チャプタペアを用いて新しい章の要約を生成する新しい要約タスクを提案する。 これはニュース要約作業よりも難しい作業であり、章の長さだけでなく、要約に見られる極端なパラフレーズや一般化も考慮されている。 我々は抽出要約に焦点をあて、抽出要約のゴールド標準セットを作成する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.11830806780343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new summarization task, generating summaries of novel chapters using summary/chapter pairs from online study guides. This is a harder task than the news summarization task, given the chapter length as well as the extreme paraphrasing and generalization found in the summaries. We focus on extractive summarization, which requires the creation of a gold-standard set of extractive summaries. We present a new metric for aligning reference summary sentences with chapter sentences to create gold extracts and also experiment with different alignment methods. Our experiments demonstrate significant improvement over prior alignment approaches for our task as shown through automatic metrics and a crowd-sourced pyramid analysis. We make our data collection scripts available at https://github.com/manestay/novel-chapter-dataset .
• Abstract（参考訳）: オンライン学習ガイドから要約/チャプタペアを用いて新しい章の要約を生成する新しい要約タスクを提案する。 これは、章の長さと要約に見られる極端なパラフレージングと一般化を考えると、ニュース要約タスクよりも難しいタスクである。 我々は,抽出要約の金標準集合の作成を必要とする抽出要約に焦点をあてる。 そこで本研究では,参照要約文を章文と整合させて金抽出を行い,異なるアライメント手法で実験する手法を提案する。 本実験は,自動メトリクスとクラウドソースピラミッド解析により,タスクの事前アライメントアプローチよりも大幅に改善されたことを示す。 当社のデータ収集スクリプトは、https://github.com/manestay/novel-chapter-datasetで利用可能です。

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