論文の概要: Modeling Endorsement for Multi-Document Abstractive Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07844v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 03:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:14:07.843197
• Title: Modeling Endorsement for Multi-Document Abstractive Summarization
• Title（参考訳）: 多文書抽象要約のモデル化
• Authors: Logan Lebanoff and Bingqing Wang and Zhe Feng and Fei Liu
• Abstract要約: 単一文書の要約と多文書の要約の重大な違いは、文書の中で健全なコンテンツがどのように現れるかである。 本稿では,複数文書要約における文書間補完効果とその活用をモデル化する。 提案手法は各文書から合成を生成し,他の文書から有意な内容を識別する支援者として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.166639983949887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A crucial difference between single- and multi-document summarization is how salient content manifests itself in the document(s). While such content may appear at the beginning of a single document, essential information is frequently reiterated in a set of documents related to a particular topic, resulting in an endorsement effect that increases information salience. In this paper, we model the cross-document endorsement effect and its utilization in multiple document summarization. Our method generates a synopsis from each document, which serves as an endorser to identify salient content from other documents. Strongly endorsed text segments are used to enrich a neural encoder-decoder model to consolidate them into an abstractive summary. The method has a great potential to learn from fewer examples to identify salient content, which alleviates the need for costly retraining when the set of documents is dynamically adjusted. Through extensive experiments on benchmark multi-document summarization datasets, we demonstrate the effectiveness of our proposed method over strong published baselines. Finally, we shed light on future research directions and discuss broader challenges of this task using a case study.
• Abstract（参考訳）: 単一文書と複数文書の要約における重要な違いは、文書に内容がどのように現れるかである。 このような内容は1つの文書の冒頭に現れることもあるが、重要な情報は特定のトピックに関連する一連の文書に頻繁に再掲載されるため、情報サレンスを増加させる支持効果をもたらす。 本稿では,複数文書要約における文書間補完効果とその活用をモデル化する。 提案手法は各文書から合成を生成し,他の文書から有意な内容を識別する支援者として機能する。 強く支持されたテキストセグメントは、神経エンコーダ-デコーダモデルを強化し、それらを抽象的な要約に統合するために使用される。 この手法は,文書の集合が動的に調整された場合に,コストのかかる再トレーニングの必要性を軽減し,より少ないサンプルから有意なコンテンツを特定することができる。 ベンチマーク多文書要約データセットの広範な実験を通じて,提案手法の有効性について実証した。 最後に,今後の研究の方向性に光を当て,ケーススタディを用いて,この課題の幅広い課題について論じる。

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