論文の概要: Few-shot Query-Focused Summarization with Prefix-Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16164v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 12:48:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 14:42:29.520420
• Title: Few-shot Query-Focused Summarization with Prefix-Merging
• Title（参考訳）: プレフィックスマージを用いたマイナショットクエリ指向要約
• Authors: Ruifeng Yuan, Zili Wang, Ziqiang Cao, Wenjie Li
• Abstract要約: 本稿では,クエリに着目した要約において,プレフィックスに基づくプレトレーニング戦略を提案する。 少数のトレーニング可能なパラメータだけで、プレフィックスマージはクエリ中心の要約を微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.572282987037353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Query-focused summarization has been considered as an important extension for text summarization. It aims to generate a concise highlight for a given query. Different from text summarization, query-focused summarization has long been plagued by the problem of lacking high-quality large-scale datasets. In this paper, we investigate the idea that whether we can integrate and transfer the knowledge of text summarization and question answering to assist the few-shot learning in query-focused summarization. Here, we propose prefix-merging, a prefix-based pretraining strategy for few-shot learning in query-focused summarization. Drawn inspiration from prefix-tuning, we are allowed to integrate the task knowledge from text summarization and question answering into a properly designed prefix and apply the merged prefix to query-focused summarization. With only a small amount of trainable parameters, prefix-merging outperforms fine-tuning on query-focused summarization. We further discuss the influence of different prefix designs and propose a visualized explanation for how prefix-merging works.
• Abstract（参考訳）: クエリ中心の要約は、テキスト要約の重要な拡張と見なされている。 クエリの簡潔なハイライトを生成することを目的としている。 テキスト要約とは異なり、クエリ中心の要約は、高品質な大規模データセットの欠如によって長年悩まされてきた。 本稿では,テキスト要約の知識と質問応答の知識を統合・伝達し,クエリ中心の要約における数発学習を支援することができるかを検討する。 本稿では,クエリ中心の要約において,プレフィックスベースのプレトレーニング戦略であるプレフィックス・マージを提案する。 プレフィックスチューニングからヒントを得て,テキスト要約と質問応答からタスク知識を適切に設計したプレフィックスに統合し,クエリ中心の要約にマージしたプレフィックスを適用する。 少数のトレーニング可能なパラメータだけで、プレフィックスマージはクエリ中心の要約を微調整する。 さらに, 異なるプレフィックス設計の影響について考察し, プレフィックス統合の仕組みを視覚化した説明法を提案する。

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