論文の概要: AaKOS: Aspect-adaptive Knowledge-based Opinion Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05537v1
• Date: Fri, 26 May 2023 03:44:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-18 13:10:11.825317
• Title: AaKOS: Aspect-adaptive Knowledge-based Opinion Summarization
• Title（参考訳）: AaKOS: アスペクト適応型知識ベースオピニオン要約
• Authors: Guan Wang, Weihua Li, Edmund M-K. Lai, Quan Bai
• Abstract要約: インターネット上の情報の急速な増加は、様々な活動、製品、サービスに関する圧倒的な意見やコメントにつながっている。 これにより、ユーザが意思決定を行うときに利用可能なすべての情報を処理するのが難しく、時間がかかります。 本稿では,製品レビューのためのアスペクト適応型知識ベースオピニオン要約モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4138734778206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of information on the Internet has led to an overwhelming amount of opinions and comments on various activities, products, and services. This makes it difficult and time-consuming for users to process all the available information when making decisions. Text summarization, a Natural Language Processing (NLP) task, has been widely explored to help users quickly retrieve relevant information by generating short and salient content from long or multiple documents. Recent advances in pre-trained language models, such as ChatGPT, have demonstrated the potential of Large Language Models (LLMs) in text generation. However, LLMs require massive amounts of data and resources and are challenging to implement as offline applications. Furthermore, existing text summarization approaches often lack the ``adaptive" nature required to capture diverse aspects in opinion summarization, which is particularly detrimental to users with specific requirements or preferences. In this paper, we propose an Aspect-adaptive Knowledge-based Opinion Summarization model for product reviews, which effectively captures the adaptive nature required for opinion summarization. The model generates aspect-oriented summaries given a set of reviews for a particular product, efficiently providing users with useful information on specific aspects they are interested in, ensuring the generated summaries are more personalized and informative. Extensive experiments have been conducted using real-world datasets to evaluate the proposed model. The results demonstrate that our model outperforms state-of-the-art approaches and is adaptive and efficient in generating summaries that focus on particular aspects, enabling users to make well-informed decisions and catering to their diverse interests and preferences.
• Abstract（参考訳）: インターネット上の情報の急速な成長は、様々な活動、製品、サービスに関する圧倒的な量の意見やコメントを生み出した。 これにより、ユーザが意思決定時に利用可能なすべての情報を処理するのが難しく、時間がかかります。 自然言語処理(NLP)タスクであるテキスト要約は、長い文書や複数の文書から短文や有能なコンテンツを生成することで、ユーザが関連情報を素早く検索するのを助けるために広く研究されている。 ChatGPTのような事前学習言語モデルの最近の進歩は、テキスト生成におけるLLM(Large Language Models)の可能性を示している。 しかし、LLMは大量のデータとリソースを必要とし、オフラインアプリケーションとして実装することは困難である。 さらに、既存のテキスト要約アプローチは、意見要約の様々な側面を捉えるのに必要な「適応的」な性質を欠いていることが多い。 本稿では,意見要約に必要な適応的性質を効果的に捉えた製品レビューのための,アスペクト適応型知識に基づく意見要約モデルを提案する。 モデルは、特定の製品に対するレビューのセットが与えられたアスペクト指向の要約を生成し、ユーザーが興味を持っている特定の側面について有用な情報を効率的に提供し、生成された要約がよりパーソナライズされ、情報的であることを保証します。 提案モデルを評価するために,実世界のデータセットを用いた広範な実験が行われている。 その結果,我々のモデルは最先端のアプローチよりも優れており,特定の側面に焦点を当てた要約を生成するのに適応的かつ効率的であることが判明した。

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