論文の概要: A Proposition-Level Clustering Approach for Multi-Document Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08770v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 10:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 14:25:09.736254
• Title: A Proposition-Level Clustering Approach for Multi-Document Summarization
• Title（参考訳）: 多文書要約のための提案レベルクラスタリング手法
• Authors: Ori Ernst, Avi Caciularu, Ori Shapira, Ramakanth Pasunuru, Mohit Bansal, Jacob Goldberger and Ido Dagan
• Abstract要約: クラスタリングアプローチを再検討し、より正確な情報アライメントの提案をグループ化します。 提案手法は,有意な命題を検出し,それらをパラフラスティックなクラスタに分類し,その命題を融合して各クラスタの代表文を生成する。 DUC 2004 とTAC 2011 データセットでは,従来の最先端 MDS 法よりも要約法が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.4616498914049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text clustering methods were traditionally incorporated into multi-document summarization (MDS) as a means for coping with considerable information repetition. Clusters were leveraged to indicate information saliency and to avoid redundancy. These methods focused on clustering sentences, even though closely related sentences also usually contain non-aligning information. In this work, we revisit the clustering approach, grouping together propositions for more precise information alignment. Specifically, our method detects salient propositions, clusters them into paraphrastic clusters, and generates a representative sentence for each cluster by fusing its propositions. Our summarization method improves over the previous state-of-the-art MDS method in the DUC 2004 and TAC 2011 datasets, both in automatic ROUGE scores and human preference.
• Abstract（参考訳）: テキストクラスタリング手法は従来,情報繰り返しに対処する手段として,多文書要約(MDS)に取り入れられていた。 クラスタは情報満足度を示し、冗長性を避けるために利用されました。 これらの手法は文をクラスタリングすることに重点を置いているが、密接に関連する文は、通常、非アライン情報も含んでいる。 本研究では,クラスタリング手法を再検討し,より正確な情報アライメントを提案する。 具体的には,提案文を抽出してパラフラスティッククラスタに集合し,提案文を融合して各クラスタに代表文を生成する。 DUC 2004 とTAC 2011 のデータセットでは,自動ROUGE スコアと人間の嗜好の両方において,従来の最先端のMDS 手法よりも精度が向上する。

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