論文の概要: AgreeSum: Agreement-Oriented Multi-Document Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02278v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 06:17:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 15:09:13.656659
• Title: AgreeSum: Agreement-Oriented Multi-Document Summarization
• Title（参考訳）: agreementsum: 合意指向のマルチドキュメント要約
• Authors: Richard Yuanzhe Pang, Adam D. Lelkes, Vinh Q. Tran, Cong Yu
• Abstract要約: 記事の集合が与えられた場合、ゴールはすべての入力記事に共通かつ忠実な情報を表す抽象的な要約を提供することである。 我々は、AgreeSumのデータセットを作成し、データセット内のクラスタのサブセットについて、記事の要約関係に関するアノテーションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4743618614284113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We aim to renew interest in a particular multi-document summarization (MDS) task which we call AgreeSum: agreement-oriented multi-document summarization. Given a cluster of articles, the goal is to provide abstractive summaries that represent information common and faithful to all input articles. Given the lack of existing datasets, we create a dataset for AgreeSum, and provide annotations on article-summary entailment relations for a subset of the clusters in the dataset. We aim to create strong baselines for the task by applying the top-performing pretrained single-document summarization model PEGASUS onto AgreeSum, leveraging both annotated clusters by supervised losses, and unannotated clusters by T5-based entailment-related and language-related losses. Compared to other baselines, both automatic evaluation and human evaluation show better article-summary and cluster-summary entailment in generated summaries. On a separate note, we hope that our article-summary entailment annotations contribute to the community's effort in improving abstractive summarization faithfulness.
• Abstract（参考訳）: 我々は,AgreeSumと呼ばれる,特定のマルチドキュメント要約(MDS)タスクに対する関心を新たにすることを目指している。 記事の集まりが与えられると、目標はすべての入力記事に共通で忠実な情報を表す抽象的な要約を提供することである。 既存のデータセットが不足しているため、AgreeSum用のデータセットを作成し、データセット内のクラスタのサブセットに関する記事と記事のentailment関係に関するアノテーションを提供します。 我々は,トップパフォーマンスの単一文書要約モデルPEGASUSをAgreeSumに適用し,教師付き損失によるアノテートクラスタと,T5ベースのエンタテインメント関連および言語関連損失によるアノテートクラスタの両方を活用することにより,タスクのための強力なベースラインを構築することを目指している。 他のベースラインと比較すると、自動評価とヒューマン評価は、生成したサマリーにおいて、より優れた記事要約とクラスタ要約を示す。 別途,本稿の要約アノテーションが,抽象的な要約の忠実性向上へのコミュニティの取り組みに寄与することを願っている。

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