Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sentence Punctuation for Collaborative Commentary Generation in Esports Live-Streaming

論文の概要: Sentence Punctuation for Collaborative Commentary Generation in Esports Live-Streaming

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12416v1
Date: Sun, 24 Oct 2021 11:26:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-31 14:14:50.629749
Title: Sentence Punctuation for Collaborative Commentary Generation in Esports Live-Streaming
Title（参考訳）: esportsライブストリーミングにおける協調的解説生成のための文句読点
Authors: Hong Huang, Junjie H. Xu, Xiaoling Ling and Pujana Paliyawan
Abstract要約: 本稿では,ゲーム解説文の文列に対する文句読解のための2つの方策,すなわちユーチューブがオリジナルに句読解した2つないし3つの文列による文文の句読解を行い,注釈文の完全文を得る。我々は,2つの戦略とベースラインで,最先端の事前学習型生成言語モデルを用いて比較実験を行い,コラボレーティブ・コメンタリーを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6330185040436347
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: To solve the existing sentence punctuation problem for collaborative commentary generation in Esports live-streaming, this paper presents two strategies for sentence punctuation for text sequences of game commentary, that is, punctuating sentences by two or three text sequence(s) originally punctuated by Youtube to obtain a complete sentence of commentary. We conducted comparative experiments utilizing and fine-tuning a state-of-the-art pre-trained generative language model among two strategies and the baseline to generate collaborative commentary. Both objective evaluations by automatic metrics and subjective analyses showed that our strategy of punctuating sentences by two text sequences outperformed the baseline.
Abstract（参考訳）: そこで本稿では,esports live-streamingにおけるコラボレーティブな解説生成のための既存の文章句読点問題を解くために,youtube によって最初に句読点された2つか3つのテキスト列による文章句読点の2つの戦略を提示し,注釈文の完全な文を得る。我々は,2つの戦略とベースラインで,最先端の事前学習型生成言語モデルを用いて比較実験を行った。自動計測による客観的評価と主観的分析により,2つの文列による句読点のストラテジーがベースラインを上回っていた。

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