論文の概要: DeepTitle -- Leveraging BERT to generate Search Engine Optimized Headlines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10935v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 21:32:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 13:52:03.718158
• Title: DeepTitle -- Leveraging BERT to generate Search Engine Optimized Headlines
• Title（参考訳）: DeepTitle -- BERTを活用して検索エンジン最適化見出しを生成する
• Authors: Cristian Anastasiu and Hanna Behnke and Sarah L\"uck and Viktor Malesevic and Aamna Najmi and Javier Poveda-Panter
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した言語モデルを用いて,ドイツ語のニュース見出し生成を抽象化する方法について紹介する。 我々は,抽象的なテキスト要約のための細調整技術,すなわちエンコーダとデコーダに異なるベイトを使用する技術の現状を取り入れた。 ドイツのニュースデータセット上で実験を行い, ROUGE-L-gram Fスコアを40.02で達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated headline generation for online news articles is not a trivial task - machine generated titles need to be grammatically correct, informative, capture attention and generate search traffic without being "click baits" or "fake news". In this paper we showcase how a pre-trained language model can be leveraged to create an abstractive news headline generator for German language. We incorporate state of the art fine-tuning techniques for abstractive text summarization, i.e. we use different optimizers for the encoder and decoder where the former is pre-trained and the latter is trained from scratch. We modify the headline generation to incorporate frequently sought keywords relevant for search engine optimization. We conduct experiments on a German news data set and achieve a ROUGE-L-gram F-score of 40.02. Furthermore, we address the limitations of ROUGE for measuring the quality of text summarization by introducing a sentence similarity metric and human evaluation.
• Abstract（参考訳）: オンラインニュース記事の自動見出し生成は、簡単な作業ではない。機械生成されたタイトルは、文法的に正確で、情報的であり、注意を引き、"クリックベイト"や"フェイクニュース"を使わずに検索トラフィックを生成する必要がある。 本稿では,事前学習した言語モデルを用いて,ドイツ語の抽象的なニュース見出し生成手法を提案する。 抽象的なテキスト要約,すなわち,アートの微調整技術が組み込まれている。 前者が事前トレーニングされ、後者がスクラッチからトレーニングされるエンコーダとデコーダには、異なる最適化器を使用します。 見出し生成を改良し、検索エンジンの最適化に関係のある頻繁なキーワードを組み込む。 ドイツのニュースデータセット上で実験を行い, ROUGE-L-gram Fスコア40.02を達成する。 さらに,文類似度指標と人格評価を導入することで,テキスト要約の質を測定するルージュの限界にも対処する。

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