論文の概要: RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08775v2
• Date: Mon, 22 May 2023 16:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 04:48:18.806170
• Title: RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation
• Title（参考訳）: RISE: 要約評価のための検索手法の活用
• Authors: David Uthus and Jianmo Ni
• Abstract要約: 本稿では,情報検索技術を活用した要約評価手法RISEを提案する。 RISEは、まず二重エンコーダ検索設定を用いて検索タスクとして訓練され、その後、ゴールド参照要約なしで入力された文書から生成された要約を評価するために利用することができる。 我々は,SummEvalベンチマーク(Fabbri et al., 2021)の総合的な実験を行い, RISEが従来の要約評価手法と比較して人間評価と高い相関性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9215337270154995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating automatically-generated text summaries is a challenging task. While there have been many interesting approaches, they still fall short of human evaluations. We present RISE, a new approach for evaluating summaries by leveraging techniques from information retrieval. RISE is first trained as a retrieval task using a dual-encoder retrieval setup, and can then be subsequently utilized for evaluating a generated summary given an input document, without gold reference summaries. RISE is especially well suited when working on new datasets where one may not have reference summaries available for evaluation. We conduct comprehensive experiments on the SummEval benchmark (Fabbri et al., 2021) and the results show that RISE has higher correlation with human evaluations compared to many past approaches to summarization evaluation. Furthermore, RISE also demonstrates data-efficiency and generalizability across languages.
• Abstract（参考訳）: 自動生成テキスト要約の評価は難しい課題である。 多くの興味深いアプローチがあったが、それでも人間の評価に欠けている。 本稿では,情報検索技術を活用した要約評価手法RISEを提案する。 RISEは、まず二重エンコーダ検索設定を用いて検索タスクとして訓練され、その後、ゴールド参照要約なしで入力された文書から生成された要約を評価するために利用することができる。 RISEは特に、評価に利用可能な参照サマリを持たない可能性のある新しいデータセットの開発に適している。 我々は,SummEvalベンチマーク(Fabbri et al., 2021)の総合的な実験を行い, RISEが従来の要約評価手法と比較して人間評価と高い相関性を示した。 さらにRISEは、言語間のデータ効率と一般化性も示す。

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