論文の概要: Topic-Aware Evaluation and Transformer Methods for Topic-Controllable Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04317v2
• Date: Mon, 13 Jun 2022 08:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 11:19:48.103974
• Title: Topic-Aware Evaluation and Transformer Methods for Topic-Controllable Summarization
• Title（参考訳）: トピック制御可能な要約のためのトピックアウェア評価とトランスフォーマー法
• Authors: Tatiana Passali, Grigorios Tsoumakas
• Abstract要約: Topic-controllable summarization(トピック制御可能な要約)は、幅広い潜在的応用を持つ新興の研究分野である。 現在、この課題に対する評価基準は確立されていない。 生成した要約を自動的に評価する話題指向評価尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.660152700841719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Topic-controllable summarization is an emerging research area with a wide range of potential applications. However, existing approaches suffer from significant limitations. First, there is currently no established evaluation metric for this task. Furthermore, existing methods built upon recurrent architectures, which can significantly limit their performance compared to more recent Transformer-based architectures, while they also require modifications to the model's architecture for controlling the topic. In this work, we propose a new topic-oriented evaluation measure to automatically evaluate the generated summaries based on the topic affinity between the generated summary and the desired topic. We also conducted a user study that validates the reliability of this measure. Finally, we propose simple, yet powerful methods for topic-controllable summarization either incorporating topic embeddings into the model's architecture or employing control tokens to guide the summary generation. Experimental results show that control tokens can achieve better performance compared to more complicated embedding-based approaches while being at the same time significantly faster.
• Abstract（参考訳）: トピック制御可能な要約は、幅広い応用可能性を持つ新たな研究分野である。 しかし、既存のアプローチには大きな制限がある。 第一に、現在この課題に対する評価基準は確立されていない。 さらに、recurrentアーキテクチャ上に構築された既存のメソッドは、最近のtransformerベースのアーキテクチャに比べてパフォーマンスを著しく制限すると同時に、トピックを制御するためにモデルのアーキテクチャを変更する必要もある。 本研究では,生成した要約と所望のトピックとの親和性に基づいて,生成した要約を自動的に評価する新たなトピック指向評価尺度を提案する。 また,本尺度の信頼性を検証するユーザ調査を行った。 最後に,モデルアーキテクチャにトピック埋め込みを組み込むか,あるいは要約生成を導くために制御トークンを使用するか,トピック制御可能な要約方法を提案する。 実験結果から, 制御トークンは, より複雑な埋め込みベースのアプローチに比べ, はるかに高速かつ優れた性能が得られることがわかった。

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