論文の概要: Long Text and Multi-Table Summarization: Dataset and Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03815v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 00:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 17:41:22.545126
• Title: Long Text and Multi-Table Summarization: Dataset and Method
• Title（参考訳）: 長文と多テーブル要約:データセットおよび方法
• Authors: Shuaiqi Liu, Jiannong Cao, Ruosong Yang, Zhiyuan Wen
• Abstract要約: FINDSumは3,794社から21,125件の年次レポートに基づいて構築されている。 それぞれの会社の運営成果と流動性を要約する2つのサブセットがある。 生成した要約における数値情報の利用状況を評価するための評価指標のセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.90939310713561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic document summarization aims to produce a concise summary covering the input document's salient information. Within a report document, the salient information can be scattered in the textual and non-textual content. However, existing document summarization datasets and methods usually focus on the text and filter out the non-textual content. Missing tabular data can limit produced summaries' informativeness, especially when summaries require covering quantitative descriptions of critical metrics in tables. Existing datasets and methods cannot meet the requirements of summarizing long text and multiple tables in each report. To deal with the scarcity of available data, we propose FINDSum, the first large-scale dataset for long text and multi-table summarization. Built on 21,125 annual reports from 3,794 companies, it has two subsets for summarizing each company's results of operations and liquidity. To summarize the long text and dozens of tables in each report, we present three types of summarization methods. Besides, we propose a set of evaluation metrics to assess the usage of numerical information in produced summaries. Dataset analyses and experimental results indicate the importance of jointly considering input textual and tabular data when summarizing report documents.
• Abstract（参考訳）: 自動文書要約は、入力された文書の健全な情報をカバーする簡潔な要約を作成することを目的としている。 レポート文書内では、テキスト内容および非テキスト内容に、敬称情報を散布することができる。 しかし、既存の文書要約データセットとメソッドは通常テキストに集中し、テキスト以外のコンテンツをフィルタリングする。 表データの欠落は、特に表内の重要なメトリクスの量的記述を網羅する必要がある場合、生成した要約の情報性を制限する可能性がある。 既存のデータセットとメソッドは、各レポートで長いテキストと複数のテーブルを要約する要件を満たせない。 利用可能なデータの不足に対処するため、我々はFINDSumを提案し、これは長文とマルチテーブルの要約のための最初の大規模データセットである。 3,794社による21,125の年次レポートに基づいて構築され、各企業の運用と流動性の成果を要約する2つのサブセットがある。 各レポートの長文と数十の表を要約するために,3種類の要約手法を提案する。 さらに,生成した要約における数値情報の利用状況を評価するための評価指標のセットを提案する。 データセット分析と実験結果から,レポート資料の要約において,入力テキストと表形式のデータを共同で検討することの重要性が示唆された。

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