論文の概要: ACM -- Attribute Conditioning for Abstractive Multi Document Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03978v1
• Date: Mon, 9 May 2022 00:00:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-11 01:32:15.781557
• Title: ACM -- Attribute Conditioning for Abstractive Multi Document Summarization
• Title（参考訳）: acm -- 抽象的マルチドキュメント要約のための属性条件付け
• Authors: Aiswarya Sankar, Ankit Chadha
• Abstract要約: 本稿では,属性条件付きモジュールを組み込んだモデルを提案する。 このアプローチは、ベースラインのマルチドキュメント要約アプローチよりもROUGEスコアが大きく向上することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abstractive multi document summarization has evolved as a task through the basic sequence to sequence approaches to transformer and graph based techniques. Each of these approaches has primarily focused on the issues of multi document information synthesis and attention based approaches to extract salient information. A challenge that arises with multi document summarization which is not prevalent in single document summarization is the need to effectively summarize multiple documents that might have conflicting polarity, sentiment or subjective information about a given topic. In this paper we propose ACM, attribute conditioned multi document summarization,a model that incorporates attribute conditioning modules in order to decouple conflicting information by conditioning for a certain attribute in the output summary. This approach shows strong gains in ROUGE score over baseline multi document summarization approaches and shows gains in fluency, informativeness and reduction in repetitiveness as shown through a human annotation analysis study.
• Abstract（参考訳）: 抽象的多文書要約は、トランスフォーマーやグラフベースの手法への塩基配列アプローチによるタスクとして進化してきた。 それぞれのアプローチは、主に多文書情報合成と注意に基づく情報抽出の課題に焦点を当てている。 単一の文書要約において一般的ではない複数の文書要約は、あるトピックに関する対立する極性、感情、主観的な情報を持つ複数の文書を効果的に要約する必要性である。 本稿では,属性条件付きマルチドキュメント要約(acm, attribute conditioned multi document summarization)を提案する。 この手法は, ROUGEスコアにおいて, 基準文書要約手法よりも高い利得を示し, 人間のアノテーション分析研究から示すように, 流布率, 情報性, 繰り返し性の低下の利得を示す。

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