論文の概要: Mining both Commonality and Specificity from Multiple Documents for Multi-Document Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02677v1
• Date: Sun, 5 Mar 2023 14:25:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 18:14:04.837816
• Title: Mining both Commonality and Specificity from Multiple Documents for Multi-Document Summarization
• Title（参考訳）: 多文書要約のための複数文書からの共通性と特異性の両方のマイニング
• Authors: Bing Ma
• Abstract要約: 多文書要約タスクでは、設計した要約者が、原文書の重要な情報をカバーする短いテキストを生成する必要がある。 本稿では,文書の階層的クラスタリングに基づくマルチドキュメント要約手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4629756274247374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The multi-document summarization task requires the designed summarizer to generate a short text that covers the important information of original documents and satisfies content diversity. This paper proposes a multi-document summarization approach based on hierarchical clustering of documents. It utilizes the constructed class tree of documents to extract both the sentences reflecting the commonality of all documents and the sentences reflecting the specificity of some subclasses of these documents for generating a summary, so as to satisfy the coverage and diversity requirements of multi-document summarization. Comparative experiments with different variant approaches on DUC'2002-2004 datasets prove the effectiveness of mining both the commonality and specificity of documents for multi-document summarization. Experiments on DUC'2004 and Multi-News datasets show that our approach achieves competitive performance compared to the state-of-the-art unsupervised and supervised approaches.
• Abstract（参考訳）: マルチドキュメント要約タスクでは、設計した要約者がオリジナルの文書の重要な情報をカバーし、コンテンツの多様性を満たす短いテキストを生成する必要がある。 本稿では,階層的な文書クラスタリングに基づく多文書要約手法を提案する。 全文書の共通性を反映した文と、これらの文書のいくつかのサブクラスの特異性を反映した文の両方を抽出して要約を作成し、多文書要約のカバー範囲と多様性の要件を満たす。 DUC'2002-2004データセットの異なる変種アプローチによる比較実験は、文書の共通性と特異性の両方を多文書要約のためにマイニングする効果を証明している。 DUC'2004とMulti-Newsのデータセットを用いた実験により、我々の手法は最先端の教師なしおよび教師なしのアプローチと比較して競争性能が向上することを示した。

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