論文の概要: SummScreen: A Dataset for Abstractive Screenplay Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07091v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 19:37:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 08:05:09.641187
• Title: SummScreen: A Dataset for Abstractive Screenplay Summarization
• Title（参考訳）: SummScreen: 抽象的な画面要約のためのデータセット
• Authors: Mingda Chen, Zewei Chu, Sam Wiseman, Kevin Gimpel
• Abstract要約: SummScreenは、テレビシリーズトランスクリプトと人間の書かれたリキャップのペアで構成されたデータセットです。 プロットの詳細はしばしば文字対話で間接的に表現され、書き起こしの全体にわたって散らばることがある。 キャラクタはテレビシリーズの基本であるため,2つのエンティティ中心評価指標も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.56760815805357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce SummScreen, a summarization dataset comprised of pairs of TV series transcripts and human written recaps. The dataset provides a challenging testbed for abstractive summarization for several reasons. Plot details are often expressed indirectly in character dialogues and may be scattered across the entirety of the transcript. These details must be found and integrated to form the succinct plot descriptions in the recaps. Also, TV scripts contain content that does not directly pertain to the central plot but rather serves to develop characters or provide comic relief. This information is rarely contained in recaps. Since characters are fundamental to TV series, we also propose two entity-centric evaluation metrics. Empirically, we characterize the dataset by evaluating several methods, including neural models and those based on nearest neighbors. An oracle extractive approach outperforms all benchmarked models according to automatic metrics, showing that the neural models are unable to fully exploit the input transcripts. Human evaluation and qualitative analysis reveal that our non-oracle models are competitive with their oracle counterparts in terms of generating faithful plot events and can benefit from better content selectors. Both oracle and non-oracle models generate unfaithful facts, suggesting future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,テレビシリーズの台本と人間の書き直しデータからなる要約データセットであるsummscreenを紹介する。 データセットはいくつかの理由で抽象的な要約のための挑戦的なテストベッドを提供する。 プロットの詳細はしばしば文字対話で間接的に表現され、書き起こしの全体にわたって散らばることがある。 これらの詳細は、recapsの簡潔なプロット記述を形成するために見つけて統合する必要がある。 また、テレビの脚本には中央のプロットに直接関係しない内容が含まれており、キャラクターの開発やコミックのリリーフに役立っている。 この情報はrecapsにはほとんど含まれない。 キャラクタはテレビシリーズの基本であるため,2つのエンティティ中心評価指標も提案する。 実験的に,ニューラルネットワークや近接する近傍のモデルなど,いくつかの手法を評価することにより,データセットを特徴付ける。 オラクル抽出アプローチは、すべてのベンチマークモデルを自動メトリクスで上回り、ニューラルモデルが入力書き起こしを十分に活用できないことを示す。 人的評価と質的分析によって、当社の非oracleモデルは、忠実なプロットイベントを生成するという点で、oracleのモデルと競合することが分かり、より良いコンテンツセレクタの恩恵を受けることができます。 oracleと非oracleの両方のモデルが不利な事実を生み出し、将来の研究の方向性を示唆している。

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