論文の概要: Cross-Lingual Query-Based Summarization of Crisis-Related Social Media: An Abstractive Approach Using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10230v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 16:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 15:40:08.694297
• Title: Cross-Lingual Query-Based Summarization of Crisis-Related Social Media: An Abstractive Approach Using Transformers
• Title（参考訳）: 危機関連ソーシャルメディアの言語間問合せに基づく要約:トランスフォーマーを用いた抽象的アプローチ
• Authors: Fedor Vitiugin and Carlos Castillo
• Abstract要約: 本研究では,ソーシャルメディア投稿から危機関連情報を検索・要約するための言語横断手法を提案する。 本稿では、構造化されたクエリと要約を作成する方法を通じて、さまざまな情報要求を統一的に表現する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.042890194004583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Relevant and timely information collected from social media during crises can be an invaluable resource for emergency management. However, extracting this information remains a challenging task, particularly when dealing with social media postings in multiple languages. This work proposes a cross-lingual method for retrieving and summarizing crisis-relevant information from social media postings. We describe a uniform way of expressing various information needs through structured queries and a way of creating summaries answering those information needs. The method is based on multilingual transformers embeddings. Queries are written in one of the languages supported by the embeddings, and the extracted sentences can be in any of the other languages supported. Abstractive summaries are created by transformers. The evaluation, done by crowdsourcing evaluators and emergency management experts, and carried out on collections extracted from Twitter during five large-scale disasters spanning ten languages, shows the flexibility of our approach. The generated summaries are regarded as more focused, structured, and coherent than existing state-of-the-art methods, and experts compare them favorably against summaries created by existing, state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 危機時にソーシャルメディアから収集された適切でタイムリーな情報は、緊急管理のための貴重なリソースとなる。 しかし、特に複数の言語でのソーシャルメディア投稿を扱う場合、この情報を抽出することは難しい課題である。 本研究では,ソーシャルメディア投稿から危機関連情報を検索・要約するための言語横断手法を提案する。 本稿では,構造化クエリによる多様な情報要求を統一的に表現する方法と,それらの情報ニーズに対応する要約を作成する方法について述べる。 この方法は多言語トランスフォーマー埋め込みに基づいている。 クエリは組込み言語でサポートされている言語のひとつで書かれており、抽出された文は他の言語でサポートされている。 抽象要約はトランスフォーマーによって作成される。 クラウドソーシング評価者や緊急管理専門家が実施した評価は,10言語にわたる大規模災害5件において,Twitterから抽出したコレクションに対して実施したものであり,我々のアプローチの柔軟性を示している。 生成された要約は、既存の最先端の手法よりも集中的、構造化され、一貫性があると見なされ、専門家は、既存の最先端の手法によって作成された要約と比較する。

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