論文の概要: Exploring the Challenges of Open Domain Multi-Document Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10526v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 18:41:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 14:02:11.547824
• Title: Exploring the Challenges of Open Domain Multi-Document Summarization
• Title（参考訳）: オープンドメイン多文書要約の課題を探る
• Authors: John Giorgi, Luca Soldaini, Bo Wang, Gary Bader, Kyle Lo, Lucy Lu Wang, Arman Cohan
• Abstract要約: 多文書要約(MDS)は伝統的に,一組の基幹的話題関連入力文書が提供されると仮定して研究されてきた。 実際には、入力されたドキュメントセットが事前利用できそうになく、情報要求に基づいて検索する必要がある。 オープンドメイン設定に拡張されたいくつかの人気のあるMDSデータセット上で、最先端の検索と要約モデルの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.70755868720542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-document summarization (MDS) has traditionally been studied assuming a set of ground-truth topic-related input documents is provided. In practice, the input document set is unlikely to be available a priori and would need to be retrieved based on an information need, a setting we call open-domain MDS. We experiment with current state-of-the-art retrieval and summarization models on several popular MDS datasets extended to the open-domain setting. We find that existing summarizers suffer large reductions in performance when applied as-is to this more realistic task, though training summarizers with retrieved inputs can reduce their sensitivity retrieval errors. To further probe these findings, we conduct perturbation experiments on summarizer inputs to study the impact of different types of document retrieval errors. Based on our results, we provide practical guidelines to help facilitate a shift to open-domain MDS. We release our code and experimental results alongside all data or model artifacts created during our investigation.
• Abstract（参考訳）: 多文書要約(MDS)は伝統的に,一組の基幹話題関連入力文書が提供されると仮定して研究されてきた。 実際には、入力ドキュメントセットは優先順位として利用できないため、情報ニーズ、つまりオープンドメインmdsと呼ばれる設定に基づいて取得する必要があります。 オープンドメイン設定に拡張されたいくつかのmdsデータセット上で,現在の最先端の検索と要約モデルを実験する。 既存の要約器は、このより現実的なタスクに適用すると、大幅な性能低下を被るが、抽出した入力によるトレーニング要約器は、感度検索誤差を低減できる。 さらにこれらの知見を探索するため,文書検索の異なる種類の誤りの影響を調べるために,要約入力に対する摂動実験を行った。 本結果に基づき,オープンドメインMDSへの移行を促進するための実践的ガイドラインを提供する。 調査中に作成したすべてのデータやモデルアーティファクトとともに、コードと実験結果をリリースします。

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