論文の概要: UniSumm and SummZoo: Unified Model and Diverse Benchmark for Few-Shot Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09783v6
• Date: Sat, 27 May 2023 19:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 02:53:21.184648
• Title: UniSumm and SummZoo: Unified Model and Diverse Benchmark for Few-Shot Summarization
• Title（参考訳）: UniSummとSummZoo:Few-Shot Summarizationのための統一モデルとディバースベンチマーク
• Authors: Yulong Chen, Yang Liu, Ruochen Xu, Ziyi Yang, Chenguang Zhu, Michael Zeng, Yue Zhang
• Abstract要約: textscUniSummは、複数の要約タスクで事前訓練された、統合された数ショットの要約モデルである。 textscSummZooは、スクリーンショットの要約をよりよく評価するための新しいベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.59104881168188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The high annotation costs and diverse demands of various summarization tasks motivate the development of few-shot summarization. However, despite the emergence of many summarization tasks and datasets, the current training paradigm for few-shot summarization systems ignores potentially shareable knowledge in heterogeneous datasets. To this end, we propose \textsc{UniSumm}, a unified few-shot summarization model pre-trained with multiple summarization tasks and can be prefix-tuned to excel at any few-shot summarization task. Meanwhile, to better evaluate few-shot summarizers, under the principles of diversity and robustness, we assemble and release a new benchmark \textsc{SummZoo}. It consists of $8$ summarization tasks with multiple sets of few-shot samples for each task, covering diverse domains. Experimental results and analysis show that \textsc{UniSumm} outperforms strong baselines by a large margin across all sub-tasks in \textsc{SummZoo} under both automatic and human evaluations and achieves comparable results in human evaluation compared with a GPT-3.5 model.
• Abstract（参考訳）: アノテーションコストが高く、様々な要約タスクの多様な要求が、わずかな要約の開発を動機付けている。 しかし、多くの要約タスクやデータセットの出現にもかかわらず、現在の数ショットの要約システムの訓練パラダイムは、異種データセットにおける潜在的共有可能な知識を無視している。 この目的のために,複数の要約タスクで事前訓練された統合された複数ショット要約モデルである \textsc{UniSumm} を提案する。 一方、多様性とロバスト性の原則に基づき、少数の要約をよりよく評価するために、新しいベンチマークであるtextsc{SummZoo}を組み立て、リリースする。 8ドルの要約タスクと、各タスクの複数セットの少数のサンプルで構成され、さまざまなドメインをカバーする。 実験結果と解析結果から, GPT-3.5モデルと比較して, \textsc{UniSumm} は, 自動評価と人的評価の両方において, すべてのサブタスクにおいて, 強いベースラインを大きなマージンで上回り, 人的評価に匹敵する結果が得られた。

関連論文リスト

• Write Summary Step-by-Step: A Pilot Study of Stepwise Summarization [48.57273563299046]
  本稿では,新たな文書が提案されるたびに追加の要約を生成するステップワイド要約の課題を提案する。 追加された要約は、新たに追加されたコンテンツを要約するだけでなく、以前の要約と一貫性を持たなければならない。 SSGは,自動計測と人的評価の両面から,最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T05:37:26Z)
• USB: A Unified Summarization Benchmark Across Tasks and Domains [68.82726887802856]
  ウィキペディア由来のベンチマークを導入し、クラウドソースアノテーションの豊富なセットを補完し、8ドルの相互関連タスクをサポートする。 このベンチマークで様々な手法を比較し、複数のタスクにおいて、中程度の大きさの微調整されたモデルが、より大きな数発の言語モデルよりも一貫して優れていることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:39:54Z)
• Guided Exploration of Data Summaries [24.16170440895994]
  有用な要約は k 個の単体一様集合を含み、それらは集合的に多様であり、代表的である。 このような要約を見つけることは、データが非常に多様で大規模な場合、難しい作業である。 本研究では,データ要約への探索データ解析(EDA)の適用性について検討し,Eda4Sumを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T13:06:27Z)
• Unsupervised Summarization with Customized Granularities [76.26899748972423]
  本稿では,最初の教師なし多粒度要約フレームワークであるGranuSumを提案する。 異なる数のイベントを入力することで、GranuSumは教師なしの方法で複数の粒度のサマリーを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-29T05:56:35Z)
• Text Summarization with Latent Queries [60.468323530248945]
  本稿では,LaQSumについて紹介する。LaQSumは,既存の問合せ形式と抽象的な要約のための文書から遅延クエリを学習する,最初の統一テキスト要約システムである。 本システムでは, 潜伏クエリモデルと条件付き言語モデルとを協調的に最適化し, ユーザがテスト時に任意のタイプのクエリをプラグイン・アンド・プレイできるようにする。 本システムでは,クエリタイプ,文書設定,ターゲットドメインの異なる要約ベンチマークにおいて,強力な比較システムの性能を強く向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T21:14:58Z)
• WSL-DS: Weakly Supervised Learning with Distant Supervision for Query Focused Multi-Document Abstractive Summarization [16.048329028104643]
  Query Focused Multi-Document Summarization (QF-MDS)タスクでは、ドキュメントのセットとクエリが与えられ、そこでこれらのドキュメントから要約を生成する。 このタスクの大きな課題のひとつは、ラベル付きトレーニングデータセットの可用性の欠如である。 本稿では,遠隔指導による弱教師付き学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T02:02:55Z)
• SupMMD: A Sentence Importance Model for Extractive Summarization using Maximum Mean Discrepancy [92.5683788430012]
  SupMMDは、カーネルの2サンプルテストと最大の相違点に基づく、ジェネリックおよび更新の要約のための新しいテクニックである。 DUC-2004 および TAC-2009 データセット上での現在の技術状況を満たしたり超えたりすることで,SupMMD の総合的および更新的要約タスクにおける有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T09:26:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。