論文の概要: Large-Scale Multi-Document Summarization with Information Extraction and Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00548v1
• Date: Sun, 1 May 2022 19:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 15:36:13.004162
• Title: Large-Scale Multi-Document Summarization with Information Extraction and Compression
• Title（参考訳）: 情報抽出と圧縮による大規模マルチドキュメント要約
• Authors: Ning Wang, Han Liu, Diego Klabjan
• Abstract要約: 複数の異種文書のラベル付きデータとは無関係に抽象的な要約フレームワークを開発する。 我々のフレームワークは、同じトピックのドキュメントではなく、異なるストーリーを伝えるドキュメントを処理する。 我々の実験は、このより汎用的な設定において、我々のフレームワークが現在の最先端メソッドより優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.601707033466766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop an abstractive summarization framework independent of labeled data for multiple heterogeneous documents. Unlike existing multi-document summarization methods, our framework processes documents telling different stories instead of documents on the same topic. We also enhance an existing sentence fusion method with a uni-directional language model to prioritize fused sentences with higher sentence probability with the goal of increasing readability. Lastly, we construct a total of twelve dataset variations based on CNN/Daily Mail and the NewsRoom datasets, where each document group contains a large and diverse collection of documents to evaluate the performance of our model in comparison with other baseline systems. Our experiments demonstrate that our framework outperforms current state-of-the-art methods in this more generic setting.
• Abstract（参考訳）: 複数の異種文書のラベル付きデータに依存しない抽象的な要約フレームワークを開発する。 既存のマルチドキュメント要約手法とは異なり、同じトピックのドキュメントではなく、異なるストーリーを伝えるドキュメントを処理する。 また,一方向言語モデルを用いて既存の文融合法を強化し,可読性の向上を目標とし,高い文確率で融合文を優先する。 最後に、cnn/daily mailとnewsroomデータセットに基づく12のデータセットのバリエーションを構築し、各ドキュメントグループは、他のベースラインシステムと比較して、モデルのパフォーマンスを評価するために、大規模で多様なドキュメントコレクションを含んでいる。 我々の実験は、このより汎用的な設定で、我々のフレームワークが現在の最先端のメソッドよりも優れています。

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