論文の概要: HowSumm: A Multi-Document Summarization Dataset Derived from WikiHow
Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03179v1
- Date: Thu, 7 Oct 2021 04:44:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-08 15:48:33.038260
- Title: HowSumm: A Multi-Document Summarization Dataset Derived from WikiHow
Articles
- Title（参考訳）: HowSumm:WikiHowの記事から得られた複数文書の要約データセット
- Authors: Odellia Boni (1), Guy Feigenblat, Guy Lev (1), Michal Shmueli-Scheuer
(1), Benjamin Sznajder (1), David Konopnicki ((1) IBM Research - AI)
- Abstract要約: textscHowSummは、クエリ中心のマルチドキュメント要約(qMDS)タスクのための新しい大規模データセットである。
このユースケースは、既存のマルチドキュメント要約(MDS)データセットでカバーされているユースケースとは異なる。
我々は,textscHowSumm を利用して要約研究を進めることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1404212819961732
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present \textsc{HowSumm}, a novel large-scale dataset for the task of
query-focused multi-document summarization (qMDS), which targets the use-case
of generating actionable instructions from a set of sources. This use-case is
different from the use-cases covered in existing multi-document summarization
(MDS) datasets and is applicable to educational and industrial scenarios. We
employed automatic methods, and leveraged statistics from existing
human-crafted qMDS datasets, to create \textsc{HowSumm} from wikiHow website
articles and the sources they cite. We describe the creation of the dataset and
discuss the unique features that distinguish it from other summarization
corpora. Automatic and human evaluations of both extractive and abstractive
summarization models on the dataset reveal that there is room for improvement.
% in existing summarization models We propose that \textsc{HowSumm} can be
leveraged to advance summarization research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,クエリ指向マルチドキュメント要約(qmds)タスクのための,新たな大規模データセットである \textsc{howsumm} を提案する。
このユースケースは、既存のマルチドキュメント要約(mds)データセットをカバーするユースケースと異なり、教育および産業シナリオに適用できる。
我々は, wikiHow のウェブサイト記事や引用ソースから \textsc{HowSumm} を作成するために, 自動手法を採用し, 既存の qMDS データセットの統計を利用した。
データセットの作成について述べ、他の要約コーパスと区別するユニークな特徴について論じる。
データセット上の抽出的および抽象的要約モデルの自動的および人的評価は、改善の余地があることを明らかにする。
既成の要約モデルでは, <textsc{HowSumm} を用いて要約研究を進展させることが提案されている。
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