論文の概要: Nutribullets Hybrid: Multi-document Health Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03465v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 01:44:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 01:05:28.933642
• Title: Nutribullets Hybrid: Multi-document Health Summarization
• Title（参考訳）: Nutribullets Hybrid: マルチドキュメントヘルス要約
• Authors: Darsh J Shah, Lili Yu, Tao Lei and Regina Barzilay
• Abstract要約: 本稿では,入力文書の類似性と矛盾を強調する比較要約を生成する手法を提案する。 私たちのフレームワークは、より忠実で関連性があり、集約に敏感な要約につながります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.95954983680022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a method for generating comparative summaries that highlights similarities and contradictions in input documents. The key challenge in creating such summaries is the lack of large parallel training data required for training typical summarization systems. To this end, we introduce a hybrid generation approach inspired by traditional concept-to-text systems. To enable accurate comparison between different sources, the model first learns to extract pertinent relations from input documents. The content planning component uses deterministic operators to aggregate these relations after identifying a subset for inclusion into a summary. The surface realization component lexicalizes this information using a text-infilling language model. By separately modeling content selection and realization, we can effectively train them with limited annotations. We implemented and tested the model in the domain of nutrition and health -- rife with inconsistencies. Compared to conventional methods, our framework leads to more faithful, relevant and aggregation-sensitive summarization -- while being equally fluent.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,入力文書の類似性と矛盾を強調する比較要約を生成する手法を提案する。 このような要約を作成する上で重要な課題は、典型的な要約システムのトレーニングに必要な大規模な並列トレーニングデータがないことである。 この目的のために,従来の概念対テキストシステムに触発されたハイブリッド生成手法を提案する。 異なるソース間の正確な比較を可能にするため、まず入力文書から関連する関係を抽出する。 コンテンツ計画コンポーネントは、決定論的演算子を使用して、要約に含めるサブセットを特定した後、これらの関係を集約する。 表面実現コンポーネントは、この情報をテキスト入力言語モデルを用いて語彙化する。 コンテンツ選択と実現を別々にモデル化することで、制限されたアノテーションで効果的にトレーニングすることができます。 私たちは、栄養と健康の領域でモデルを実装し、テストしました。 従来の手法と比較して、我々のフレームワークはより忠実で関連性があり、集約に敏感な要約をもたらします。

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