Fugu-MT 論文翻訳(概要): Abstractive Meeting Summarization: A Survey

論文の概要: Abstractive Meeting Summarization: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04163v2
Date: Tue, 25 Apr 2023 10:49:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-27 03:54:03.817746
Title: Abstractive Meeting Summarization: A Survey
Title（参考訳）: 抽象的な会議要約:調査
Authors: Virgile Rennard, Guokan Shang, Julie Hunter, Michalis Vazirgiannis
Abstract要約: 会話の最も重要なポイントを確実に識別し、まとめることのできるシステムは、様々な現実世界の文脈で有用である。ディープラーニングの最近の進歩は言語生成システムを大幅に改善し、抽象的な要約の形式を改良する扉を開いた。本稿では,要約を抽象化するタスクによって引き起こされる課題の概要と,この問題に対処するために使用されるデータセット,モデル,評価指標について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.455647477995306
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A system that could reliably identify and sum up the most important points of a conversation would be valuable in a wide variety of real-world contexts, from business meetings to medical consultations to customer service calls. Recent advances in deep learning, and especially the invention of encoder-decoder architectures, has significantly improved language generation systems, opening the door to improved forms of abstractive summarization, a form of summarization particularly well-suited for multi-party conversation. In this paper, we provide an overview of the challenges raised by the task of abstractive meeting summarization and of the data sets, models and evaluation metrics that have been used to tackle the problems.
Abstract（参考訳）: 会話の最も重要なポイントを確実に特定し、まとめることができるシステムは、ビジネス会議から医療相談、カスタマーサービスコールに至るまで、さまざまな現実世界のコンテキストにおいて有用である。ディープラーニングの最近の進歩、特にエンコーダ-デコーダアーキテクチャの発明は、言語生成システムを大幅に改善し、多人数会話に特に適した要約の形式である抽象的要約(abstractive summarization)の改善への扉を開く。本稿では,要約を抽象化する作業によって引き起こされた課題の概要と,この問題に対処するためのデータセット,モデル,評価指標について概説する。

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