論文の概要: Multi-document Summarization with Maximal Marginal Relevance-guided Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00117v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 21:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 22:24:26.213313
• Title: Multi-document Summarization with Maximal Marginal Relevance-guided Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 最大Marginal Relevance-Guided Reinforcement Learningを用いた多文書要約
• Authors: Yuning Mao, Yanru Qu, Yiqing Xie, Xiang Ren, Jiawei Han
• Abstract要約: RL-MMRは、古典的MDSで使用される高度な神経SDS法と統計測度を統一する。 RL-MMRは、より少ない有望な候補にMMRガイダンスを投入し、探索空間を抑え、より良い表現学習をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.446686397551275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While neural sequence learning methods have made significant progress in single-document summarization (SDS), they produce unsatisfactory results on multi-document summarization (MDS). We observe two major challenges when adapting SDS advances to MDS: (1) MDS involves larger search space and yet more limited training data, setting obstacles for neural methods to learn adequate representations; (2) MDS needs to resolve higher information redundancy among the source documents, which SDS methods are less effective to handle. To close the gap, we present RL-MMR, Maximal Margin Relevance-guided Reinforcement Learning for MDS, which unifies advanced neural SDS methods and statistical measures used in classical MDS. RL-MMR casts MMR guidance on fewer promising candidates, which restrains the search space and thus leads to better representation learning. Additionally, the explicit redundancy measure in MMR helps the neural representation of the summary to better capture redundancy. Extensive experiments demonstrate that RL-MMR achieves state-of-the-art performance on benchmark MDS datasets. In particular, we show the benefits of incorporating MMR into end-to-end learning when adapting SDS to MDS in terms of both learning effectiveness and efficiency.
• Abstract（参考訳）: ニューラルシークエンス学習法は,SDS(Single-document summarization)において大きな進歩を遂げているが,MDS(Multi-document summarization)では不十分な結果が得られた。 1) MDSはより広い検索空間とより限られた訓練データを持ち、ニューラルネットワークが適切な表現を学習するための障害を設定し、(2) MDSは、SDS手法が扱えないソース文書間の高い情報冗長性を解決する必要がある。 このギャップを埋めるために,古典的MDSで用いられる高度なニューラルネットワークSDS法と統計的尺度を統一したMDSのための最大Margin Relevance-Guided Reinforcement LearningであるRL-MMRを提案する。 RL-MMRは、より少ない有望な候補にMMRガイダンスを投入し、探索空間を抑え、より良い表現学習をもたらす。 さらに、MMRの明示的な冗長度測定は、要約の神経表現が冗長性をよりよく捉えるのに役立つ。 大規模な実験により、RL-MMRはベンチマークMDSデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 特に、学習効率と効率の両面から、SDSをMDSに適応させる際に、MMRをエンドツーエンド学習に組み込むことの利点を示す。

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