論文の概要: Towards multi-document summarization in the open-domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10526v2
- Date: Wed, 24 May 2023 00:22:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 02:32:00.944485
- Title: Towards multi-document summarization in the open-domain
- Title（参考訳）: オープンドメインにおけるマルチドキュメント要約に向けて
- Authors: John Giorgi, Luca Soldaini, Bo Wang, Gary Bader, Kyle Lo, Lucy Lu
Wang, Arman Cohan
- Abstract要約: MDS(Multi-document summarization)は、伝統的にトピック関連の文書のセットが提供されると仮定する。
タスクを形式化し、既存のデータセット、レトリバー、要約器を使ってブートストラップすることで、より困難な"オープンドメイン"設定について研究する。
- 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) traditionally assumes a set of
topic-related documents are provided. However, this document set is often an
artifact of the dataset curation process; in practice, it is not necessarily
available and would need to be retrieved given an information need, i.e. a
question or topic statement. We study this more challenging "open-domain"
setting by formalizing the task and bootstrapping it using existing datasets,
retrievers and summarizers. Via extensive experimentation, we determine that:
(1) state-of-the-art summarizers suffer large reductions in performance when
applied to the open-domain, even when retrieval performance is high, (2)
additional training in the open-domain setting can reduce this sensitivity to
imperfect retrieval, and (3) summarizers are insensitive to the retrieval of
duplicate documents and the order of retrieved documents, but highly sensitive
to other errors, like the retrieval of irrelevant documents. Based on our
results, we provide practical guidelines to enable future work on open-domain
MDS, e.g. how to choose the number of retrieved documents to summarize. Our
results suggest that new methods for retrieval and summarization, as well as
annotated resources for training and evaluation, will be necessary for further
progress in the open-domain.
- Abstract（参考訳）: マルチドキュメント要約 (mds) は伝統的にトピック関連の文書のセットを提供する。
しかし、この文書セットはデータセットのキュレーションプロセスの成果物であり、実際には必ずしも利用可能ではなく、質問やトピックステートメントといった情報を必要とするため、検索する必要がある。
タスクを形式化し、既存のデータセット、レトリバー、要約器を使ってブートストラップすることで、より困難な"オープンドメイン"設定について研究する。
広範にわたる実験により,(1) 最先端の要約者は,検索性能が高い場合でも,オープンドメインに適用した場合,大幅な性能低下を被る,(2) オープンドメイン設定における追加トレーニングは,この不完全な検索に対する感度を低下させる,(3) 重複文書の検索や検索された文書の順序には敏感であるが,無関係な文書の検索など他のエラーに非常に敏感である,という結論が得られた。
この結果に基づき,検索した文書数を選択する方法など,オープンドメインmdsにおける今後の作業を可能にするための実践的ガイドラインを提供する。
この結果から,新たな検索・要約手法,およびトレーニング・評価のための注釈付きリソースが,オープンドメインのさらなる進展に必要であることが示唆された。
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