論文の概要: Cross-lingual Cross-temporal Summarization: Dataset, Models, Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12916v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 14:31:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 14:16:40.509002
• Title: Cross-lingual Cross-temporal Summarization: Dataset, Models, Evaluation
• Title（参考訳）: 言語間クロスタイム要約:データセット、モデル、評価
• Authors: Ran Zhang, Jihed Ouni, Steffen Eger
• Abstract要約: 言語間相互要約(CLCTS)は、文化的アクセシビリティ、情報共有、理解を改善する可能性がある。 われわれはCLCTSコーパスを初めて構築し、英語とドイツ語の歴史的文章とウィキペディアの要約を活用している。 本稿では,人間,ChatGPT,および最近の自動評価指標について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.14419851509905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While summarization has been extensively researched in natural language processing (NLP), cross-lingual cross-temporal summarization (CLCTS) is a largely unexplored area that has the potential to improve cross-cultural accessibility, information sharing, and understanding. This paper comprehensively addresses the CLCTS task, including dataset creation, modeling, and evaluation. We build the first CLCTS corpus, leveraging historical fictive texts and Wikipedia summaries in English and German, and examine the effectiveness of popular transformer end-to-end models with different intermediate task finetuning tasks. Additionally, we explore the potential of ChatGPT for CLCTS as a summarizer and an evaluator. Overall, we report evaluations from humans, ChatGPT, and several recent automatic evaluation metrics where we find our intermediate task finetuned end-to-end models generate bad to moderate quality summaries; ChatGPT as a summarizer (without any finetuning) provides moderate to good quality outputs and as an evaluator correlates moderately with human evaluations though it is prone to giving lower scores. ChatGPT also seems to be very adept at normalizing historical text. We finally test ChatGPT in a scenario with adversarially attacked and unseen source documents and find that ChatGPT is better at omission and entity swap than negating against its prior knowledge.
• Abstract（参考訳）: 要約は自然言語処理 (NLP) において広く研究されているが、言語間横断要約 (CLCTS) は、文化的アクセシビリティ、情報共有、理解を改善する可能性を持つ未発見領域である。 本稿では、データセット作成、モデリング、評価を含むCLCTSタスクを包括的に扱う。 我々は,最初のclctsコーパスを構築し,英語とドイツ語の歴史的文書とウィキペディア要約を活用し,中間タスクの微調整タスクが異なる汎用トランスフォーマティブエンドツーエンドモデルの有効性について検討した。 さらに,CLCTS における ChatGPT の可能性について,要約器および評価器として検討する。 全体として、人間、ChatGPT、および最近のいくつかの自動評価指標について報告し、中間タスクの微調整されたエンドツーエンドモデルは、中程度から中程度の品質の要約を生成し、(微調整なしで)要約器としてのChatGPTは、中程度から良質な出力を提供し、評価器は、低いスコアを与える傾向にあるものの、人間評価と中程度に相関する。 ChatGPTは、歴史的テキストの正規化にも非常に適しているようだ。 最終的にChatGPTを攻撃的かつ見当たらないソース文書のシナリオでテストした結果、ChatGPTは以前の知識に反するよりも、省略性とエンティティスワップが優れていることがわかった。

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