論文の概要: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05156v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 01:58:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 04:48:56.212098
• Title: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings
• Title（参考訳）: ミスマッチ埋め込みによる要約文間不整合の推定
• Authors: Oleg Vasilyev, John Bohannon
• Abstract要約: 信頼性を重視した新たな無基準要約品質評価手法を提案します。 Mismatched Embeddings による概要テキスト不整合推定器 ESTIME は,要約レベルの SummEval データセットにおいて,他の一般的な評価指標よりも強い専門家スコアと相関する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new reference-free summary quality evaluation measure, with emphasis on the faithfulness. The measure is designed to find and count all possible minute inconsistencies of the summary with respect to the source document. The proposed ESTIME, Estimator of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, correlates with expert scores in summary-level SummEval dataset stronger than other common evaluation measures not only in Consistency but also in Fluency. We also introduce a method of generating subtle factual errors in human summaries. We show that ESTIME is more sensitive to subtle errors than other common evaluation measures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,忠実性を重視した新しい参照フリー要約品質評価尺度を提案する。 この尺度は、ソース文書に関する要約の可能なすべての微妙な矛盾を見つけ、数えるように設計されている。 Mismatched Embeddings による概要テキスト不整合推定器 ESTIME は,要約レベル SummEval データセットのエキスパートスコアと,一貫性だけでなく,頻度においても他の一般的な評価指標よりも強い相関関係を持つ。 また,人間の要約に微妙な事実誤りを生成する手法も導入した。 ESTIMEは他の一般的な評価方法よりも微妙な誤りに敏感であることを示す。

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