論文の概要: Text Summarization with Latent Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00104v1
• Date: Mon, 31 May 2021 21:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:38:07.226698
• Title: Text Summarization with Latent Queries
• Title（参考訳）: 潜在クエリによるテキスト要約
• Authors: Yumo Xu and Mirella Lapata
• Abstract要約: 本稿では,LaQSumについて紹介する。LaQSumは,既存の問合せ形式と抽象的な要約のための文書から遅延クエリを学習する,最初の統一テキスト要約システムである。 本システムでは, 潜伏クエリモデルと条件付き言語モデルとを協調的に最適化し, ユーザがテスト時に任意のタイプのクエリをプラグイン・アンド・プレイできるようにする。 本システムでは,クエリタイプ,文書設定,ターゲットドメインの異なる要約ベンチマークにおいて,強力な比較システムの性能を強く向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.468323530248945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The availability of large-scale datasets has driven the development of neural models that create summaries from single documents, for generic purposes. When using a summarization system, users often have specific intents with various language realizations, which, depending on the information need, can range from a single keyword to a long narrative composed of multiple questions. Existing summarization systems, however, often either fail to support or act robustly on this query focused summarization task. We introduce LaQSum, the first unified text summarization system that learns Latent Queries from documents for abstractive summarization with any existing query forms. Under a deep generative framework, our system jointly optimizes a latent query model and a conditional language model, allowing users to plug-and-play queries of any type at test time. Despite learning from only generic summarization data and requiring no further optimization for downstream summarization tasks, our system robustly outperforms strong comparison systems across summarization benchmarks with different query types, document settings, and target domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットが利用可能になったことにより、汎用目的で単一のドキュメントから要約を作成するニューラルネットワークの開発が進められた。 要約システムを使用する場合、ユーザは、情報ニーズに応じて、単一のキーワードから複数の質問からなる長い物語まで、さまざまな言語実現を伴う特定の意図を持つことが多い。 しかし、既存の要約システムは、しばしばこのクエリに焦点を当てた要約タスクをサポートできないか、堅牢に動作しない。 文書から潜在クエリを学習し,既存のクエリ形式と抽象的な要約を行う,最初の統一テキスト要約システムlaqsumを紹介する。 本システムでは,潜伏クエリモデルと条件付き言語モデルとを協調的に最適化し,テスト時に任意のタイプのクエリをプラグイン・アンド・プレイできるようにする。 汎用要約データのみから学習し,下流要約タスクのさらなる最適化を必要とせず,異なるクエリタイプ,ドキュメント設定,ターゲットドメインを含む要約ベンチマークにおいて,強固な比較システムを強固に上回っている。

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