論文の概要: WSL-DS: Weakly Supervised Learning with Distant Supervision for Query Focused Multi-Document Abstractive Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01421v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 02:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:28:48.680284
• Title: WSL-DS: Weakly Supervised Learning with Distant Supervision for Query Focused Multi-Document Abstractive Summarization
• Title（参考訳）: wsl-ds: 遠隔管理による弱い教師付き学習 : クエリ中心のマルチドキュメント要約
• Authors: Md Tahmid Rahman Laskar, Enamul Hoque, Jimmy Xiangji Huang
• Abstract要約: Query Focused Multi-Document Summarization (QF-MDS)タスクでは、ドキュメントのセットとクエリが与えられ、そこでこれらのドキュメントから要約を生成する。 このタスクの大きな課題のひとつは、ラベル付きトレーニングデータセットの可用性の欠如である。 本稿では,遠隔指導による弱教師付き学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.048329028104643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the Query Focused Multi-Document Summarization (QF-MDS) task, a set of documents and a query are given where the goal is to generate a summary from these documents based on the given query. However, one major challenge for this task is the lack of availability of labeled training datasets. To overcome this issue, in this paper, we propose a novel weakly supervised learning approach via utilizing distant supervision. In particular, we use datasets similar to the target dataset as the training data where we leverage pre-trained sentence similarity models to generate the weak reference summary of each individual document in a document set from the multi-document gold reference summaries. Then, we iteratively train our summarization model on each single-document to alleviate the computational complexity issue that occurs while training neural summarization models in multiple documents (i.e., long sequences) at once. Experimental results in Document Understanding Conferences (DUC) datasets show that our proposed approach sets a new state-of-the-art result in terms of various evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: Query Focused Multi-Document Summarization (QF-MDS)タスクでは、与えられたクエリに基づいてこれらのドキュメントから要約を生成することを目標とするドキュメントのセットとクエリが与えられる。 しかしながら、このタスクの大きな課題のひとつは、ラベル付きトレーニングデータセットの可用性の欠如である。 この問題を克服するために,本稿では,遠隔監視を利用した弱教師付き学習手法を提案する。 特に、ターゲットデータセットに似たデータセットをトレーニングデータとして使用し、トレーニング済みの文類似モデルを利用して、複数文書のゴールド参照要約から設定された文書に個々の文書の弱い参照要約を生成する。 次に,複数の文書(つまり長いシーケンス)において,ニューラルネットワークの要約モデルをトレーニングしながら発生する計算複雑性の問題を軽減するために,各文書の要約モデルを反復的に訓練する。 document understanding conferences (duc) データセットにおける実験結果から,提案手法により,評価指標の多種多様さから新たな結果が得られた。

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