論文の概要: HowSumm: A Multi-Document Summarization Dataset Derived from WikiHow Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03179v2
• Date: Fri, 8 Oct 2021 19:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 11:12:43.074786
• 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, Guy Feigenblat, Guy Lev, Michal Shmueli-Scheuer, Benjamin Sznajder, David Konopnicki
• Abstract要約: 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,新たな大規模データセットである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)データセットでカバーされているユースケースと異なり、教育や産業のシナリオに適用できる。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.53502615629675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present 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 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.
• 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,一連のソースからアクション可能な命令を生成するユースケースを対象とする,新しい大規模データセットである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HowSummを作成するために、自動手法を採用し、既存の人造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。

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