論文の概要: With Measured Words: Simple Sentence Selection for Black-Box
Optimization of Sentence Compression Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10096v1
- Date: Mon, 25 Jan 2021 14:00:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-03-14 19:10:45.193758
- Title: With Measured Words: Simple Sentence Selection for Black-Box
Optimization of Sentence Compression Algorithms
- Title（参考訳）: 測定語を用いた文圧縮アルゴリズムのブラックボックス最適化のための簡易文選択
- Authors: Yotam Shichel, Meir Kalech, Oren Tsur
- Abstract要約: 文圧縮は、与えられた文の短いが文法的なバージョンを生成するタスクである。
圧縮用ブラックボックス(B-BOC)を提案する。
i)単一文圧縮, (ii)文列圧縮の2つのシナリオを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.13642936963968
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Sentence Compression is the task of generating a shorter, yet grammatical
version of a given sentence, preserving the essence of the original sentence.
This paper proposes a Black-Box Optimizer for Compression (B-BOC): given a
black-box compression algorithm and assuming not all sentences need be
compressed -- find the best candidates for compression in order to maximize
both compression rate and quality. Given a required compression ratio, we
consider two scenarios: (i) single-sentence compression, and (ii)
sentences-sequence compression. In the first scenario, our optimizer is trained
to predict how well each sentence could be compressed while meeting the
specified ratio requirement. In the latter, the desired compression ratio is
applied to a sequence of sentences (e.g., a paragraph) as a whole, rather than
on each individual sentence. To achieve that, we use B-BOC to assign an optimal
compression ratio to each sentence, then cast it as a Knapsack problem, which
we solve using bounded dynamic programming. We evaluate B-BOC on both scenarios
on three datasets, demonstrating that our optimizer improves both accuracy and
Rouge-F1-score compared to direct application of other compression algorithms.
- Abstract（参考訳）: 文圧縮 (Sentence Compression) とは、ある文の短いが文法的なバージョンを生成し、原文の本質を保存するタスクである。
本稿では,圧縮のためのブラックボックスオプティマイザ(b-boc)を提案する。ブラックボックス圧縮アルゴリズムが与えられたとき,すべての文が圧縮される必要はないと仮定し,圧縮速度と品質の両方を最大化するために最適な圧縮候補を探す。
必要な圧縮比を考えると、(i)単文圧縮と(ii)文シーケンス圧縮の2つのシナリオを検討する。
第1のシナリオでは、指定された比率要件を満たしながら、各文がどの程度圧縮できるかを予測するために最適化器を訓練する。
後者では、所望の圧縮比を個々の文ではなく、全体としての文の列(例えば、段落)に適用する。
そこで我々は,B-BOCを用いて各文に最適な圧縮比を割り当て,それをKnapsack問題としてキャストし,有界動的プログラミングを用いて解く。
両シナリオのB-BOCを3つのデータセットで評価し、他の圧縮アルゴリズムの直接適用と比較して精度とルージュF1スコアの両方を改善することを実証した。
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