論文の概要: How "Multi" is Multi-Document Summarization?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12688v1
• Date: Sun, 23 Oct 2022 10:20:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 16:25:24.399654
• Title: How "Multi" is Multi-Document Summarization?
• Title（参考訳）: マルチドキュメントの要約はいかに"マルチ"か?
• Authors: Ruben Wolhandler, Arie Cattan, Ori Ernst and Ido Dagan
• Abstract要約: MDSデータセットの参照要約とシステム要約の両方が、実際に分散情報に基づいていることが期待されている。 「要約が分散する度合いを評価するための自動測度を提案する。」 以上の結果から,MSSデータセットは複数の文書からの情報の組み合わせをほとんど必要とせず,単一の文書が要約内容全体をカバーしていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.574673241564932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of multi-document summarization (MDS) aims at models that, given multiple documents as input, are able to generate a summary that combines disperse information, originally spread across these documents. Accordingly, it is expected that both reference summaries in MDS datasets, as well as system summaries, would indeed be based on such dispersed information. In this paper, we argue for quantifying and assessing this expectation. To that end, we propose an automated measure for evaluating the degree to which a summary is ``disperse'', in the sense of the number of source documents needed to cover its content. We apply our measure to empirically analyze several popular MDS datasets, with respect to their reference summaries, as well as the output of state-of-the-art systems. Our results show that certain MDS datasets barely require combining information from multiple documents, where a single document often covers the full summary content. Overall, we advocate using our metric for assessing and improving the degree to which summarization datasets require combining multi-document information, and similarly how summarization models actually meet this challenge. Our code is available in https://github.com/ariecattan/multi_mds.
• Abstract（参考訳）: MDS(Multi-Docment summarization)の課題は、複数の文書を入力として与え、もともとこれらの文書に散在する分散情報を組み合わせた要約を生成することができるモデルを対象としている。 したがって、MDSデータセットの参照要約とシステム要約の両方が、実際にそのような分散情報に基づいていることが期待されている。 本稿では,この予測の定量化と評価について論じる。 そこで本研究では,要約が‘分散’である程度を評価するための自動的な尺度を提案する。 提案手法を応用して,いくつかの一般的なMDSデータセットの参照サマリーや最先端システムの出力を実証的に分析する。 その結果,特定のmdsデータセットは,複数の文書からの情報の組み合わせをほとんど必要としないことが分かった。 全体として,要約データセットが複数文書情報の組み合わせを必要とする程度を評価・改善するために,我々の測定値を用いることを提唱する。 私たちのコードはhttps://github.com/ariecattan/multi_mdsで利用可能です。

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