論文の概要: GEMINI: Controlling the Sentence-level Writing Style for Abstractive Text Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03548v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 08:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 12:24:04.067215
• Title: GEMINI: Controlling the Sentence-level Writing Style for Abstractive Text Summarization
• Title（参考訳）: GEMINI:抽象テキスト要約のための文レベル記述スタイルの制御
• Authors: Guangsheng Bao, Zebin Ou, and Yue Zhang
• Abstract要約: 人間の専門家は、文書の文章を書き直したり、複数の文章を融合させて要約文を生成するなど、異なる手法で要約を書く。 本稿では, 文の書き直しと融合を模倣するために, リライタとファサーを統合した適応モデル GEMINI を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.531988168494678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human experts write summaries using different techniques, including rewriting a sentence in the document or fusing multiple sentences to generate a summary sentence. These techniques are flexible and thus difficult to be imitated by any single method. To address this issue, we propose an adaptive model, GEMINI, that integrates a rewriter and a fuser to mimic the sentence rewriting and fusion techniques, respectively. GEMINI adaptively chooses to rewrite a specific document sentence or generate a summary sentence from scratch. Experiments demonstrate that our adaptive approach outperforms the pure abstractive and rewriting baselines on various benchmark datasets, especially when the dataset has a balanced distribution of styles. Interestingly, empirical results show that the human writing style of each summary sentence is consistently predictable given its context.
• Abstract（参考訳）: 人間の専門家は、文書に文章を書き換えたり、複数の文を融合して要約文を生成するなど、異なる技法で要約を書く。 これらの技法は柔軟であり、単一の手法で模倣することは困難である。 そこで本稿では,文の書き換えと融合を模倣するリライトとfuserを統合した適応モデルであるgeminiを提案する。 GEMINIは、特定の文書文を書き直したり、スクラッチから要約文を生成することを適応的に選択する。 実験により、我々の適応的アプローチは、様々なベンチマークデータセット、特にデータセットがバランスのとれたスタイル分布を持つ場合に、純粋に抽象的で書き直しベースラインよりも優れていることが示されている。 興味深いことに、経験的な結果から、各要約文の人文スタイルは、その文脈から常に予測可能であることが示される。

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