論文の概要: Interactively Learning to Summarise Timelines by Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07596v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 18:24:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 16:19:36.306696
• Title: Interactively Learning to Summarise Timelines by Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるタイムラインの要約学習
• Authors: Yuxuan Ye and Edwin Simpson
• Abstract要約: タイムライン要約(TLS)は、一連のイベントと対応する日付を簡潔に記述した時系列の要約リストを作成することを目的としている。 本稿では,強化学習を通じてユーザのフィードバックから対話的に学習できるTLSシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.010371060637209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Timeline summarisation (TLS) aims to create a time-ordered summary list concisely describing a series of events with corresponding dates. This differs from general summarisation tasks because it requires the method to capture temporal information besides the main idea of the input documents. This paper proposes a TLS system which can interactively learn from the user's feedback via reinforcement learning and generate timelines satisfying the user's interests. We define a compound reward function that can update automatically according to the received feedback through interaction with the user. The system utilises the reward function to fine-tune an abstractive summarisation model via reinforcement learning to guarantee topical coherence, factual consistency and linguistic fluency of the generated summaries. The proposed system avoids the need of preference feedback from individual users. The experiments show that our system outperforms the baseline on the benchmark TLS dataset and can generate accurate and timeline precises that better satisfy real users.
• Abstract（参考訳）: 時系列要約 (tls) は、日付の一連のイベントを簡潔に記述した時間順要約リストを作成することを目的としている。 これは一般的な要約タスクと異なり、入力文書の主要なアイデア以外に時間情報を取得する方法が必要となる。 本稿では,ユーザからのフィードバックから,強化学習を通じて対話的に学習し,ユーザの興味を満たすタイムラインを生成するTLSシステムを提案する。 ユーザとのインタラクションを通じて受信したフィードバックに応じて自動的に更新できる複合報酬関数を定義する。 本システムは,要約の局所的整合性,事実整合性,言語流布性を保証するために,強化学習を通じて抽象的要約モデルを微調整する報奨関数を利用する。 提案システムでは,個々のユーザの好みフィードバックは不要である。 実験の結果,本システムは,ベンチマークtlsデータセットのベースラインを上回っており,実ユーザをより満足する精度とタイムラインを正確に生成できることがわかった。

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