論文の概要: Examining Bias in Opinion Summarisation Through the Perspective of Opinion Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04424v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 13:31:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 14:21:19.103871
• Title: Examining Bias in Opinion Summarisation Through the Perspective of Opinion Diversity
• Title（参考訳）: 意見多様性の観点からの意見要約におけるバイアスの検討
• Authors: Nannan Huang, Lin Tian, Haytham Fayek, Xiuzhen Zhang
• Abstract要約: 我々は、意見の多様性の観点から、意見の要約におけるバイアスを研究する。 本研究は, 世論の類似性について検討し, その関連性について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.16988671744865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Opinion summarisation is a task that aims to condense the information presented in the source documents while retaining the core message and opinions. A summary that only represents the majority opinions will leave the minority opinions unrepresented in the summary. In this paper, we use the stance towards a certain target as an opinion. We study bias in opinion summarisation from the perspective of opinion diversity, which measures whether the model generated summary can cover a diverse set of opinions. In addition, we examine opinion similarity, a measure of how closely related two opinions are in terms of their stance on a given topic, and its relationship with opinion diversity. Through the lens of stances towards a topic, we examine opinion diversity and similarity using three debatable topics under COVID-19. Experimental results on these topics revealed that a higher degree of similarity of opinions did not indicate good diversity or fairly cover the various opinions originally presented in the source documents. We found that BART and ChatGPT can better capture diverse opinions presented in the source documents.
• Abstract（参考訳）: 意見要約は、コアメッセージと意見を保持しながら、ソースドキュメントに提示された情報を集約することを目的としたタスクである。 多数意見のみを表す要約は、その要約に記載されていない少数意見を残す。 本稿では,ある目標に対する姿勢を意見として活用する。 本研究では, モデル生成要約が多様な意見を網羅できるかどうかを評価する, 意見多様性の観点から, 意見要約のバイアスについて検討する。 さらに, 意見類似性, 二つの意見が, ある話題に対するスタンスと, 意見多様性との関係において, どのように密接に関連しているかを考察した。 トピックに対する姿勢のレンズを通して、COVID-19下での3つの議論から、意見の多様性と類似性を検討する。 これらのトピックに関する実験結果から,意見の類似度が高いほど多様性が示されず,また原資料に提示された様々な意見をかなりカバーすることが明らかとなった。 我々は、BARTとChatGPTが、ソース文書で提示された多様な意見をよりよく捉えられることを発見した。

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