論文の概要: Coreference-Aware Dialogue Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08556v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 05:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:45:05.538155
• Title: Coreference-Aware Dialogue Summarization
• Title（参考訳）: 相関対応対話要約
• Authors: Zhengyuan Liu, Ke Shi, Nancy F. Chen
• Abstract要約: ニューラルネットワークの抽象的対話要約モデルにおいて,コア参照情報を明示的に組み込む手法について検討する。 実験結果から,提案手法は最先端性能を実現することが示された。 事実的正当性の評価結果から,このようなコア参照認識モデルの方が,インターロケータ間の情報フローの追跡に優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.986030179701405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Summarizing conversations via neural approaches has been gaining research traction lately, yet it is still challenging to obtain practical solutions. Examples of such challenges include unstructured information exchange in dialogues, informal interactions between speakers, and dynamic role changes of speakers as the dialogue evolves. Many of such challenges result in complex coreference links. Therefore, in this work, we investigate different approaches to explicitly incorporate coreference information in neural abstractive dialogue summarization models to tackle the aforementioned challenges. Experimental results show that the proposed approaches achieve state-of-the-art performance, implying it is useful to utilize coreference information in dialogue summarization. Evaluation results on factual correctness suggest such coreference-aware models are better at tracing the information flow among interlocutors and associating accurate status/actions with the corresponding interlocutors and person mentions.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアプローチによる会話の要約は近年研究の原動力となっているが、実際的な解決策を得るのは難しい。 そのような課題の例としては、対話における非構造化情報交換、話者間の非公式な対話、対話の発展に伴う話者の役割の変化などがある。 このような課題の多くは複雑なコア参照リンクをもたらす。 そこで本研究では,上記の課題に取り組むために,神経抽象的対話要約モデルにコリファレンス情報を明示的に組み込むための異なるアプローチについて検討する。 実験結果から,提案手法は対話要約におけるコア参照情報の利用に有用であることが示唆された。 事実的正確性の評価結果から,このようなコリファレンス・アウェアモデルが,対話者間の情報フローを追跡し,適切な状況/行動と対応する対話者および人物の言及を関連付ける上で優れていることが示唆された。

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