論文の概要: Noisy Pairing and Partial Supervision for Opinion Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08723v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 07:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 15:05:31.703270
• Title: Noisy Pairing and Partial Supervision for Opinion Summarization
• Title（参考訳）: 意見要約のためのノイズペアリングと部分的監督
• Authors: Hayate Iso and Xiaolan Wang and Yoshi Suhara
• Abstract要約: 弱教師付き意見要約フレームワークであるノイズペアリングと部分スーパービジョン(NAPA)を提案する。 NAPAは、顧客と専門家のレビューペアを含まない、スタイル化された意見要約システムを構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4873584968147275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current opinion summarization systems simply generate summaries reflecting important opinions from customer reviews, but the generated summaries may not attract the reader's attention. Although it is helpful to automatically generate professional reviewer-like summaries from customer reviews, collecting many training pairs of customer and professional reviews is generally tricky. We propose a weakly supervised opinion summarization framework, Noisy Pairing and Partial Supervision (NAPA) that can build a stylized opinion summarization system with no customer-professional review pairs. Experimental results show consistent improvements in automatic evaluation metrics, and qualitative analysis shows that our weakly supervised opinion summarization system can generate summaries that look more like those written by professional reviewers.
• Abstract（参考訳）: 現在の世論要約システムは、単に顧客レビューから重要な意見を反映した要約を生成するが、生成された要約は読者の注目を集めるものではない。 顧客レビューからプロのレビュアーのような要約を自動的に生成するのは便利だが、顧客レビューとプロレビューのトレーニングペアの収集は一般的に難しい。 顧客と専門的なレビューのペアを伴わずに、スタイリングされた意見要約システムを構築することができる、弱教師付き意見要約フレームワーク、ノイズペアリングと部分スーパービジョン(NAPA)を提案する。 実験の結果,自動評価の指標は一貫した改善がみられ,定性的な分析により,我々の弱教師付き意見要約システムは,専門家が書いたような要約を生成できることがわかった。

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