論文の概要: One model to rule them all: ranking Slovene summarizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11518v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 13:12:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 14:13:12.386170
• Title: One model to rule them all: ranking Slovene summarizers
• Title（参考訳）: それら全てを支配する一つのモデル:スロベニアの要約者ランキング
• Authors: Ale\v{s} \v{Z}agar, Marko Robnik-\v{S}ikonja
• Abstract要約: 与えられたテキストに対して最適な要約モデルを推奨するシステムを提案する。 提案システムは、入力内容を解析する完全に接続されたニューラルネットワークを用いる。 提案したSloMetaSumモデルの性能を自動評価し,その一部を手動で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text summarization is an essential task in natural language processing, and researchers have developed various approaches over the years, ranging from rule-based systems to neural networks. However, there is no single model or approach that performs well on every type of text. We propose a system that recommends the most suitable summarization model for a given text. The proposed system employs a fully connected neural network that analyzes the input content and predicts which summarizer should score the best in terms of ROUGE score for a given input. The meta-model selects among four different summarization models, developed for the Slovene language, using different properties of the input, in particular its Doc2Vec document representation. The four Slovene summarization models deal with different challenges associated with text summarization in a less-resourced language. We evaluate the proposed SloMetaSum model performance automatically and parts of it manually. The results show that the system successfully automates the step of manually selecting the best model.
• Abstract（参考訳）: テキスト要約は自然言語処理において必須の課題であり、研究者たちはルールベースのシステムからニューラルネットワークまで、長年にわたり様々なアプローチを開発してきた。 しかし、あらゆるタイプのテキストでうまく機能する単一のモデルやアプローチは存在しない。 与えられたテキストに対して最適な要約モデルを推奨するシステムを提案する。 提案システムでは,入力内容を分析し,与えられた入力に対するルージュスコアの観点で,どの要約者が最善のスコアを取るべきかを予測する,完全接続型ニューラルネットワークを用いる。 メタモデルは、入力の異なる特性、特にDoc2Vec文書表現を用いて、スロベニア語で開発された4つの異なる要約モデルの中から選択する。 4つのスロヴェニア要約モデルは、低リソース言語におけるテキスト要約に関連する様々な課題に対処する。 提案したSloMetaSumモデルの性能を自動評価し,その一部を手動で評価する。 その結果,システムは手動で最適なモデルを選択するステップを自動生成することがわかった。

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