論文の概要: Reinforcing Semantic-Symmetry for Document Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07583v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 17:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 16:45:34.995962
• Title: Reinforcing Semantic-Symmetry for Document Summarization
• Title（参考訳）: 文書要約のための意味対称性の強化
• Authors: Mingyang Song, Liping Jing
• Abstract要約: 文書要約は、長い文書を詳細な情報と正確な意味記述を備えた短いバージョンに凝縮する。 本稿では,文書要約のための新しいtextbfreinforcing stextbfemantic-textbfsymmetric Learning textbfmodelを提案する。 CNN/Daily MailとBigPatentの2つの大胆なベンチマークデータセットに対して、一連の実験が行われた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.113768658584979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Document summarization condenses a long document into a short version with salient information and accurate semantic descriptions. The main issue is how to make the output summary semantically consistent with the input document. To reach this goal, recently, researchers have focused on supervised end-to-end hybrid approaches, which contain an extractor module and abstractor module. Among them, the extractor identifies the salient sentences from the input document, and the abstractor generates a summary from the salient sentences. This model successfully keeps the consistency between the generated summary and the reference summary via various strategies (e.g., reinforcement learning). There are two semantic gaps when training the hybrid model (one is between document and extracted sentences, and the other is between extracted sentences and summary). However, they are not explicitly considered in the existing methods, which usually results in a semantic bias of summary. To mitigate the above issue, in this paper, a new \textbf{r}einforcing s\textbf{e}mantic-\textbf{sy}mmetry learning \textbf{m}odel is proposed for document summarization (\textbf{ReSyM}). ReSyM introduces a semantic-consistency reward in the extractor to bridge the first gap. A semantic dual-reward is designed to bridge the second gap in the abstractor. The whole document summarization process is implemented via reinforcement learning with a hybrid reward mechanism (combining the above two rewards). Moreover, a comprehensive sentence representation learning method is presented to sufficiently capture the information from the original document. A series of experiments have been conducted on two wildly used benchmark datasets CNN/Daily Mail and BigPatent. The results have shown the superiority of ReSyM by comparing it with the state-of-the-art baselines in terms of various evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 文書要約は、長い文書を詳細な情報と正確な意味記述を備えた短いバージョンに凝縮する。 主な問題は、出力要約を入力ドキュメントとセマンティックに一貫性を持たせる方法である。 この目標を達成するために、最近の研究者は、抽出モジュールと抽象モジュールを含む、教師付きエンドツーエンドハイブリッドアプローチに焦点を当てている。 このうち、抽出部は、入力文書から有能な文を識別し、抽象部は、有能な文から要約を生成する。 このモデルは、生成された要約と参照要約の一貫性を様々な戦略(強化学習など)を通して維持する。 ハイブリッドモデルのトレーニングには、2つの意味的ギャップがある(1つは文書と抽出文の間、もう1つは抽出文と要約の間)。 しかし、それらは既存の手法では明確に考慮されておらず、通常は要約の意味的バイアスをもたらす。 上記の問題を緩和するため,本稿では,文書要約のための新しい \textbf{r}einforcing s\textbf{e}mantic-\textbf{sy}mmetry learning \textbf{m}odel を提案する。 ReSyMは、最初のギャップを埋めるために、抽出器にセマンティック一貫性の報酬を導入する。 セマンティックデュアルリワードは、抽象子の2番目のギャップをブリッジするように設計されている。 文書要約プロセス全体は、強化学習とハイブリッド報酬機構(上記2つの報酬を組み合わせた)によって実施される。 また、原文書から十分な情報を取り込むための包括的文表現学習方法も提示する。 CNN/Daily MailとBigPatentの2つの大胆なベンチマークデータセットに対して、一連の実験が行われた。 その結果,様々な評価指標の点から,ReSyMを最先端のベースラインと比較することで,ReSyMの優位性を示した。

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