論文の概要: Read Top News First: A Document Reordering Approach for Multi-Document News Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10254v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 06:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 16:00:16.679191
• Title: Read Top News First: A Document Reordering Approach for Multi-Document News Summarization
• Title（参考訳）: トップニュースを最初に読む:マルチドキュメントニュース要約のためのドキュメント再注文アプローチ
• Authors: Chao Zhao, Tenghao Huang, Somnath Basu Roy Chowdhury, Muthu Kumar Chandrasekaran, Kathleen McKeown, Snigdha Chaturvedi
• Abstract要約: 本稿では,文書を連結・要約する前に,文書の相対的重要性に応じて並べ替える簡単な手法を提案する。 並べ替えにより、要約モデルで学習しやすくなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.30854257540805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A common method for extractive multi-document news summarization is to re-formulate it as a single-document summarization problem by concatenating all documents as a single meta-document. However, this method neglects the relative importance of documents. We propose a simple approach to reorder the documents according to their relative importance before concatenating and summarizing them. The reordering makes the salient content easier to learn by the summarization model. Experiments show that our approach outperforms previous state-of-the-art methods with more complex architectures.
• Abstract（参考訳）: 多文書ニュース要約の一般的な方法は、すべての文書を単一のメタ文書として結合することにより、それを単一文書要約問題として再フォーマットすることである。 しかし,本手法は文書の相対的重要性を無視する。 本稿では,文書を連結・要約する前に,文書の相対的重要性に応じて並べ替える簡単な手法を提案する。 再順序付けは、要約モデルによって、サルエントコンテンツの学習を容易にする。 実験によると、我々のアプローチはより複雑なアーキテクチャで従来の最先端のメソッドよりも優れています。

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