論文の概要: Embedding Knowledge for Document Summarization: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11190v1
• Date: Sun, 24 Apr 2022 04:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 03:25:17.818691
• Title: Embedding Knowledge for Document Summarization: A Survey
• Title（参考訳）: 文書要約のための知識の埋め込み:調査
• Authors: Yutong Qu, Wei Emma Zhang, Jian Yang, Lingfei Wu, Jia Wu and Xindong Wu
• Abstract要約: 従来の研究は、知識を組み込んだ文書要約器が優れた消化器を生成するのに優れていたことを証明した。 本稿では,文書要約ビューに基づいて,知識と知識の埋め込みを再カプセル化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.76415502727802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge-aware methods have boosted a range of Natural Language Processing applications over the last decades. With the gathered momentum, knowledge recently has been pumped into enormous attention in document summarization research. Previous works proved that knowledge-embedded document summarizers excel at generating superior digests, especially in terms of informativeness, coherence, and fact consistency. This paper pursues to present the first systematic survey for the state-of-the-art methodologies that embed knowledge into document summarizers. Particularly, we propose novel taxonomies to recapitulate knowledge and knowledge embeddings under the document summarization view. We further explore how embeddings are generated in learning architectures of document summarization models, especially in deep learning models. At last, we discuss the challenges of this topic and future directions.
• Abstract（参考訳）: ナレッジアウェアの手法は、過去数十年間、様々な自然言語処理アプリケーションを強化してきた。 勢いの高まりとともに、近年は文書要約研究において知識が大きな注目を集めている。 従来の研究は、知識を組み込んだ文書要約器が優れた消化力、特に情報性、一貫性、事実整合性を生み出すのに優れていたことを証明した。 本稿では,知識を文書要約に組み込む最先端方法論について,初めて体系的な調査を行う。 特に,文書要約の視点で知識と知識の埋め込みを再結合する新しい分類法を提案する。 さらに、文書要約モデルの学習アーキテクチャ、特にディープラーニングモデルにおいて、埋め込みがどのように生成されるかを考察する。 最後に、このトピックの課題と今後の方向性について論じる。

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