論文の概要: Unsupervised Extractive Summarization with Heterogeneous Graph Embeddings for Chinese Document

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04698v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 06:07:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 16:47:53.503511
• Title: Unsupervised Extractive Summarization with Heterogeneous Graph Embeddings for Chinese Document
• Title（参考訳）: 異種グラフ埋め込みを用いた中国語文書の教師なし抽出要約
• Authors: Chen Lin, Ye Liu, Siyu An, Di Yin
• Abstract要約: 中国語文書にヘテロジニアスグラフ埋め込み (HGE) を組み込んだ教師なし抽出サマリザイトン法を提案する。 実験結果から,本手法は3つの要約データセットにおいて,強いベースラインを一貫して上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9630342951482085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the scenario of unsupervised extractive summarization, learning high-quality sentence representations is essential to select salient sentences from the input document. Previous studies focus more on employing statistical approaches or pre-trained language models (PLMs) to extract sentence embeddings, while ignoring the rich information inherent in the heterogeneous types of interaction between words and sentences. In this paper, we are the first to propose an unsupervised extractive summarizaiton method with heterogeneous graph embeddings (HGEs) for Chinese document. A heterogeneous text graph is constructed to capture different granularities of interactions by incorporating graph structural information. Moreover, our proposed graph is general and flexible where additional nodes such as keywords can be easily integrated. Experimental results demonstrate that our method consistently outperforms the strong baseline in three summarization datasets.
• Abstract（参考訳）: 教師なし抽出要約のシナリオでは、質の高い文表現の学習は、入力文書から突出した文を選択するのに不可欠である。 従来の研究では、文の埋め込みを抽出するために統計的アプローチや事前訓練された言語モデル(PLM)を採用することに注力し、単語と文間の異種相互作用に固有の豊富な情報を無視した。 本稿では,中国語文書にヘテロジニアスグラフ埋め込み (HGE) を組み込んだ非教師なし抽出要約音法を初めて提案する。 異種テキストグラフは、グラフ構造情報を組み込むことで、異なる相互作用の粒度をキャプチャするために構築される。 さらに,提案するグラフは汎用的で柔軟性があり,キーワードなどの追加ノードを容易に統合できる。 実験結果から,本手法は3つの要約データセットにおいて強いベースラインを一貫して上回ることを示した。

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