論文の概要: Summarising Historical Text in Modern Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10759v2
• Date: Wed, 27 Jan 2021 04:17:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 20:07:24.158381
• Title: Summarising Historical Text in Modern Languages
• Title（参考訳）: 現代言語における歴史テキストの要約
• Authors: Xutan Peng, Yi Zheng, Chenghua Lin, Advaith Siddharthan
• Abstract要約: 本稿では,言語の歴史形式の文書を対応する現代語で要約する,歴史的テキスト要約の課題を紹介する。 これは、歴史家やデジタル人文科学研究者にとって基本的に重要なルーチンであるが、自動化されていない。 我々は、数百年前のドイツや中国の歴史的ニュースを現代ドイツ語や中国語で要約した高品質なゴールドスタンダードテキスト要約データセットをコンパイルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.886432536330805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the task of historical text summarisation, where documents in historical forms of a language are summarised in the corresponding modern language. This is a fundamentally important routine to historians and digital humanities researchers but has never been automated. We compile a high-quality gold-standard text summarisation dataset, which consists of historical German and Chinese news from hundreds of years ago summarised in modern German or Chinese. Based on cross-lingual transfer learning techniques, we propose a summarisation model that can be trained even with no cross-lingual (historical to modern) parallel data, and further benchmark it against state-of-the-art algorithms. We report automatic and human evaluations that distinguish the historic to modern language summarisation task from standard cross-lingual summarisation (i.e., modern to modern language), highlight the distinctness and value of our dataset, and demonstrate that our transfer learning approach outperforms standard cross-lingual benchmarks on this task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語の歴史形式の文書を対応する現代語で要約する,歴史的テキスト要約の課題を紹介する。 これは、歴史家やデジタル人文科学研究者にとって基本的に重要なルーチンであるが、自動化されていない。 我々は、数百年前のドイツや中国の歴史的ニュースを現代ドイツ語や中国語で要約した高品質なゴールドスタンダードテキスト要約データセットをコンパイルする。 言語間移動学習技術に基づいて,言語間(歴史から現代まで)の並列データを用いなくても訓練可能な要約モデルを提案し,さらに最先端のアルゴリズムと比較した。 歴史的・現代的言語要約タスクと標準言語横断要約(現代語と近代言語)を区別する自動的・人的評価を報告し、我々のデータセットの識別性と価値を強調するとともに、このタスクにおける標準言語横断ベンチマークよりも転送学習アプローチの方が優れていることを示す。

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