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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04317v3
• Date: Fri, 12 Apr 2024 10:33:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 20:25:39.015479
• Title: Topic-Controllable Summarization: Topic-Aware Evaluation and Transformer Methods
• Title（参考訳）: Topic-Controllable Summarization: Topic-Aware Evaluation と Transformer Methods
• 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。 本研究は,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。 さらに,強力なトランスフォーマーアーキテクチャを扱うためにトピック埋め込みを適用し,制御トークンによる要約生成を導くための,新しい,効率的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.211128681972148
• 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. For example, the majority of 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. At the same time, there is currently no established evaluation metric designed specifically for topic-controllable summarization. This work proposes 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. The reliability of the proposed measure is demonstrated through appropriately designed human evaluation. In addition, we adapt topic embeddings to work with powerful Transformer architectures and propose a novel and efficient approach for guiding the summary generation through control tokens. Experimental results reveal that control tokens can achieve better performance compared to more complicated embedding-based approaches while also being significantly faster.
• Abstract（参考訳）: 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。 しかし、既存のアプローチは重大な制限に悩まされている。 例えば、リカレントアーキテクチャ上に構築されている既存のメソッドのほとんどは、最近のTransformerベースのアーキテクチャと比較してパフォーマンスを著しく制限するが、トピックを制御するにはモデルのアーキテクチャを変更する必要がある。 同時に、現在トピック制御可能な要約のために特別に設計された評価基準は確立されていない。 本研究は、生成した要約と所望のトピック間のトピック親和性に基づいて、生成した要約を自動的に評価する新しいトピック指向評価尺度を提案する。 提案手法の信頼性は,適切な設計による評価によって実証される。 さらに,強力なトランスフォーマーアーキテクチャを扱うためにトピック埋め込みを適用し,制御トークンによる要約生成を導くための,新しい,効率的なアプローチを提案する。 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よりも性能が向上し、しかも大幅に高速であることが判明した。

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