論文の概要: ED-FAITH: Evaluating Dialogue Summarization on Faithfulness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08464v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 19:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 14:54:50.713795
• Title: ED-FAITH: Evaluating Dialogue Summarization on Faithfulness
• Title（参考訳）: ED-FAITH: 忠実度に基づく対話要約の評価
• Authors: Sicong Huang, Asli Celikyilmaz, Haoran Li
• Abstract要約: まず,対話要約のための忠実度尺度の体系的研究を行った。 我々は,ほとんどの指標が,ニュースデータセットでよく機能しているにもかかわらず,人間の判断と相関が低いことを観察した。 忠実度評価のための新しい尺度T0-Scoreを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.73012379398233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abstractive summarization models typically generate content unfaithful to the input, thus highlighting the significance of evaluating the faithfulness of generated summaries. Most faithfulness metrics are only evaluated on news domain, can they be transferred to other summarization tasks? In this work, we first present a systematic study of faithfulness metrics for dialogue summarization. We evaluate common faithfulness metrics on dialogue datasets and observe that most metrics correlate poorly with human judgements despite performing well on news datasets. Given these findings, to improve existing metrics' performance on dialogue summarization, we first finetune on in-domain dataset, then apply unlikelihood training on negative samples, and show that they can successfully improve metric performance on dialogue data. Inspired by the strong zero-shot performance of the T0 language model, we further propose T0-Score -- a new metric for faithfulness evaluation, which shows consistent improvement against baseline metrics across multiple domains.
• Abstract（参考訳）: 抽象要約モデルは通常、入力に不信なコンテンツを生成し、生成された要約の忠実さを評価することの重要性を強調する。 ほとんどの信頼度指標はニュースドメインでのみ評価され、他の要約タスクに転送できますか? 本稿ではまず,対話要約のための忠実度尺度の体系的研究を行う。 対話データセットにおける共通忠実度指標を評価し,ニュースデータセット上では良好に機能するにも関わらず,ほとんどの指標が人間の判断と不相関であることを観察する。 これらの結果から,対話要約における既存のメトリクスの性能を向上させるために,まずドメイン内のデータセットを微調整し,負のサンプルに対して異なる訓練を施し,対話データ上でのメトリック性能を向上できることを示す。 t0言語モデルの強力なゼロショットパフォーマンスに触発されて、私たちはさらに、忠実性評価のための新しいメトリクスであるt0-scoreを提案しました。

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