論文の概要: Unsupervised Opinion Summarisation in the Wasserstein Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14923v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 19:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 15:12:56.965537
• Title: Unsupervised Opinion Summarisation in the Wasserstein Space
• Title（参考訳）: ワッサーシュタイン空間における教師なしオピニオン要約
• Authors: Jiayu Song, Iman Munire Bilal, Adam Tsakalidis, Rob Procter, Maria Liakata
• Abstract要約: We present WassOS, an unsupervised abstractive summarization model that makes using the Wasserstein distance。 我々は、WassOSがROUGEメトリクスの最先端をほぼ常に上回り、人間の評価による最高のサマリーを一貫して生成していることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.634245146129857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Opinion summarisation synthesises opinions expressed in a group of documents discussing the same topic to produce a single summary. Recent work has looked at opinion summarisation of clusters of social media posts. Such posts are noisy and have unpredictable structure, posing additional challenges for the construction of the summary distribution and the preservation of meaning compared to online reviews, which has been so far the focus of opinion summarisation. To address these challenges we present \textit{WassOS}, an unsupervised abstractive summarization model which makes use of the Wasserstein distance. A Variational Autoencoder is used to get the distribution of documents/posts, and the distributions are disentangled into separate semantic and syntactic spaces. The summary distribution is obtained using the Wasserstein barycenter of the semantic and syntactic distributions. A latent variable sampled from the summary distribution is fed into a GRU decoder with a transformer layer to produce the final summary. Our experiments on multiple datasets including Twitter clusters, Reddit threads, and reviews show that WassOS almost always outperforms the state-of-the-art on ROUGE metrics and consistently produces the best summaries with respect to meaning preservation according to human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 意見要約は、同じトピックについて議論する文書のグループで表現された意見を合成し、単一の要約を生成する。 最近の研究は、ソーシャルメディア投稿の集合の要約を考察している。 このような投稿は騒々しく、予測不可能な構造であり、これまでの意見要約の焦点であったオンラインレビューに比べて、要約配信の構築や意味の保存にさらなる課題が生じる。 これらの課題に対処するために、ワッサーシュタイン距離を利用する教師なし抽象的要約モデルであるtextit{WassOS} を提示する。 変分オートエンコーダは文書/ポストの分布を得るために使われ、分布は別々の意味空間と構文空間に分離される。 要約分布は、意味分布と構文分布のwasserstein barycenterを用いて得られる。 要約分布からサンプリングされた潜伏変数を変圧器層付きGRUデコーダに供給して最終要約を生成する。 Twitterクラスタ、Redditスレッド、レビューを含む複数のデータセットに関する我々の実験は、WassOSがROUGEメトリクスの最先端をほぼ常に上回り、人間の評価による意味保存に関する最高の要約を一貫して生成していることを示している。

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