論文の概要: NarraSum: A Large-Scale Dataset for Abstractive Narrative Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01476v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 04:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 18:19:19.218009
• Title: NarraSum: A Large-Scale Dataset for Abstractive Narrative Summarization
• Title（参考訳）: narrasum: 物語要約のための大規模データセット
• Authors: Chao Zhao, Faeze Brahman, Kaiqiang Song, Wenlin Yao, Dian Yu, Snigdha Chaturvedi
• Abstract要約: NarraSumは大規模な物語要約データセットである。 これには122Kの物語文書が含まれており、様々なジャンルの映画やテレビドラマのプロット記述や、それに対応する抽象的な要約から集められている。 実験の結果,NarraSumにおける人間と最先端の要約モデルの間には大きなパフォーマンスギャップがあることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.80378373420446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Narrative summarization aims to produce a distilled version of a narrative to describe its most salient events and characters. Summarizing a narrative is challenging as it requires an understanding of event causality and character behaviors. To encourage research in this direction, we propose NarraSum, a large-scale narrative summarization dataset. It contains 122K narrative documents, which are collected from plot descriptions of movies and TV episodes with diverse genres, and their corresponding abstractive summaries. Experiments show that there is a large performance gap between humans and the state-of-the-art summarization models on NarraSum. We hope that this dataset will promote future research in summarization, as well as broader studies of natural language understanding and generation. The dataset is available at https://github.com/zhaochaocs/narrasum.
• Abstract（参考訳）: 物語の要約は、最も健全な出来事とキャラクターを記述するための物語の蒸留版を作ることを目的としている。 物語の要約は、出来事の因果関係と性格行動を理解する必要があるため、難しい。 この方向の研究を促進するために,大規模な物語要約データセットであるNarraSumを提案する。 122kの物語文書を収録し、様々なジャンルの映画やテレビ番組の筋書きや、それらに対応する抽象要約から収集する。 実験の結果,NarraSumにおける人間と最先端の要約モデルの間には大きなパフォーマンスギャップが存在することがわかった。 このデータセットは、今後の要約研究や、自然言語の理解と生成に関する広範な研究を促進することを願っている。 データセットはhttps://github.com/zhaochaocs/narrasumで入手できる。

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