論文の概要: XWikiGen: Cross-lingual Summarization for Encyclopedic Text Generation in Low Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12308v2
• Date: Tue, 18 Apr 2023 09:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 17:27:56.168698
• Title: XWikiGen: Cross-lingual Summarization for Encyclopedic Text Generation in Low Resource Languages
• Title（参考訳）: XWikiGen:低リソース言語における百科事典テキスト生成のための言語間要約
• Authors: Dhaval Taunk, Shivprasad Sagare, Anupam Patil, Shivansh Subramanian, Manish Gupta and Vasudeva Varma
• Abstract要約: ウィキペディアのテキスト生成に関する既存の研究は、英語の参照記事が要約されて英語のウィキペディアページを生成する場合にのみ、英語に焦点を当てている。 本稿では,ウィキペディア形式のテキストを生成するために,多言語で書かれた複数の参照記事からテキストを多文書で要約するタスクであるXWikiGenを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.581072296148031
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Lack of encyclopedic text contributors, especially on Wikipedia, makes automated text generation for low resource (LR) languages a critical problem. Existing work on Wikipedia text generation has focused on English only where English reference articles are summarized to generate English Wikipedia pages. But, for low-resource languages, the scarcity of reference articles makes monolingual summarization ineffective in solving this problem. Hence, in this work, we propose XWikiGen, which is the task of cross-lingual multi-document summarization of text from multiple reference articles, written in various languages, to generate Wikipedia-style text. Accordingly, we contribute a benchmark dataset, XWikiRef, spanning ~69K Wikipedia articles covering five domains and eight languages. We harness this dataset to train a two-stage system where the input is a set of citations and a section title and the output is a section-specific LR summary. The proposed system is based on a novel idea of neural unsupervised extractive summarization to coarsely identify salient information followed by a neural abstractive model to generate the section-specific text. Extensive experiments show that multi-domain training is better than the multi-lingual setup on average.
• Abstract（参考訳）: 百科事典のテキストコントリビュータの不足、特にウィキペディアでは、低リソース(LR)言語の自動テキスト生成が重要な問題となっている。 ウィキペディアのテキスト生成に関する既存の研究は、英語の参照記事が要約されて英語のウィキペディアページを生成する場合にのみ、英語に焦点を当てている。 しかし、低リソース言語の場合、参照記事の不足は、この問題を解決する上でモノリンガル要約を効果的にしない。 そこで本研究では,ウィキペディア形式のテキストを生成するために,さまざまな言語で書かれた複数の参照記事からテキストを多言語で複数文書で要約するタスクであるXWikiGenを提案する。 そこで我々は,5つのドメインと8つの言語をカバーする約69万のWikipedia記事を対象としたベンチマークデータセットXWikiRefをコントリビュートした。 このデータセットを用いて、入力が引用とセクションタイトルのセットであり、出力がセクション固有のLR要約である2段階システムのトレーニングを行う。 提案手法は,ニューラルネットワークによる非教師付き抽出要約という新たなアイデアに基づいて,有能な情報を粗く同定し,その後に神経抽象モデルを用いてセクション固有テキストを生成する。 大規模な実験により、マルチドメイントレーニングは、平均的なマルチ言語設定よりも優れていることが示された。

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