論文の概要: Incorporating Commonsense Knowledge into Abstractive Dialogue Summarization via Heterogeneous Graph Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10044v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 05:44:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 06:55:53.347118
• Title: Incorporating Commonsense Knowledge into Abstractive Dialogue Summarization via Heterogeneous Graph Networks
• Title（参考訳）: 異種グラフネットワークによる抽象対話要約へのコモンセンス知識の導入
• Authors: Xiachong Feng, Xiaocheng Feng, Bing Qin, Ting Liu
• Abstract要約: 本稿では,対話理解と要約生成を容易にする大規模コモンセンス知識の実証を目的とした,新しい多話者対話要約器を提案する。 我々は、発話と常識知識を2つの異なるタイプのデータとみなし、両方の情報をモデル化するための対話異種グラフネットワーク(D-HGN)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.958271247099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Abstractive dialogue summarization is the task of capturing the highlights of a dialogue and rewriting them into a concise version. In this paper, we present a novel multi-speaker dialogue summarizer to demonstrate how large-scale commonsense knowledge can facilitate dialogue understanding and summary generation. In detail, we consider utterance and commonsense knowledge as two different types of data and design a Dialogue Heterogeneous Graph Network (D-HGN) for modeling both information. Meanwhile, we also add speakers as heterogeneous nodes to facilitate information flow. Experimental results on the SAMSum dataset show that our model can outperform various methods. We also conduct zero-shot setting experiments on the Argumentative Dialogue Summary Corpus, the results show that our model can better generalized to the new domain.
• Abstract（参考訳）: 抽象対話要約(abstractive dialogue summarization)とは、対話のハイライトを捉えて、簡潔なバージョンに書き直す作業である。 本稿では,対話理解と要約生成を容易にする大規模コモンセンス知識の実証を目的とした,新しい多話者対話要約器を提案する。 本稿では、発話と常識知識を2つの異なるタイプのデータとみなし、両方の情報をモデル化するための対話異種グラフネットワーク(D-HGN)を設計する。 また,情報フローを容易にするため,話者を異種ノードとして追加する。 SAMSumデータセットの実験結果から,本モデルが様々な手法より優れていることが示された。 また,議論的対話要約コーパス上でゼロショット設定実験を行い,本モデルが新たな領域により一般化できることを示す。

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