論文の概要: Enhancing Extractive Text Summarization with Topic-Aware Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06253v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 09:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 22:46:21.897012
• Title: Enhancing Extractive Text Summarization with Topic-Aware Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: トピック対応グラフニューラルネットワークによる抽出テキスト要約の強化
• Authors: Peng Cui, Le Hu, and Yuanchao Liu
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく抽出要約モデルを提案する。 本モデルでは,文章選択のための文書レベルの特徴を提供する潜在トピックを発見するために,共同ニューラルトピックモデル(NTM)を統合している。 実験結果から,CNN/DMおよびNYTデータセットにおいて,本モデルがほぼ最先端の結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.379555672973975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text summarization aims to compress a textual document to a short summary while keeping salient information. Extractive approaches are widely used in text summarization because of their fluency and efficiency. However, most of existing extractive models hardly capture inter-sentence relationships, particularly in long documents. They also often ignore the effect of topical information on capturing important contents. To address these issues, this paper proposes a graph neural network (GNN)-based extractive summarization model, enabling to capture inter-sentence relationships efficiently via graph-structured document representation. Moreover, our model integrates a joint neural topic model (NTM) to discover latent topics, which can provide document-level features for sentence selection. The experimental results demonstrate that our model not only substantially achieves state-of-the-art results on CNN/DM and NYT datasets but also considerably outperforms existing approaches on scientific paper datasets consisting of much longer documents, indicating its better robustness in document genres and lengths. Further discussions show that topical information can help the model preselect salient contents from an entire document, which interprets its effectiveness in long document summarization.
• Abstract（参考訳）: テキスト要約(text summarization)は、テキスト文書を短い要約に圧縮することを目的としている。 抽出的アプローチは、その頻度と効率性のためにテキスト要約に広く用いられている。 しかし、既存の抽出モデルのほとんどは、特に長い文書において、文間関係をほとんど捉えない。 また、重要コンテンツの収集における話題情報の影響も無視することが多い。 これらの問題に対処するために,グラフ構造化文書表現を用いて文間関係を効率的に把握するグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく抽出要約モデルを提案する。 さらに,本モデルでは,対話型ニューラルトピックモデル(NTM)を統合し,文選択のための文書レベルの特徴を提供する。 実験の結果,本モデルはCNN/DMおよびNYTデータセットの最先端結果だけでなく,はるかに長い文書からなる科学論文データセットの既存手法よりも優れており,文書のジャンルや長さの堅牢性が向上していることが示された。 さらに議論することで、トピック情報は、長い文書要約においてその効果を解釈する文書全体から有能な内容を選択するのに役立つことが示される。

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