論文の概要: Surveying the Landscape of Text Summarization with Deep Learning: A
Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09411v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 21:24:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 20:31:17.882806
- Title: Surveying the Landscape of Text Summarization with Deep Learning: A
Comprehensive Review
- Title（参考訳）: 深層学習によるテキスト要約の景観調査 : 総合的考察
- Authors: Guanghua Wang, Weili Wu
- Abstract要約: ディープラーニングは、言語データの複雑な表現を学習できるモデルの開発を可能にすることによって、自然言語処理(NLP)に革命をもたらした。
NLPのディープラーニングモデルは、通常、大量のデータを使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、言語データ内のパターンと関係を学習する。
テキスト要約にディープラーニングを適用することは、テキスト要約タスクを実行するためにディープニューラルネットワークを使用することを指す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4185510826808487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, deep learning has revolutionized natural language processing
(NLP) by enabling the development of models that can learn complex
representations of language data, leading to significant improvements in
performance across a wide range of NLP tasks. Deep learning models for NLP
typically use large amounts of data to train deep neural networks, allowing
them to learn the patterns and relationships in language data. This is in
contrast to traditional NLP approaches, which rely on hand-engineered features
and rules to perform NLP tasks. The ability of deep neural networks to learn
hierarchical representations of language data, handle variable-length input
sequences, and perform well on large datasets makes them well-suited for NLP
applications. Driven by the exponential growth of textual data and the
increasing demand for condensed, coherent, and informative summaries, text
summarization has been a critical research area in the field of NLP. Applying
deep learning to text summarization refers to the use of deep neural networks
to perform text summarization tasks. In this survey, we begin with a review of
fashionable text summarization tasks in recent years, including extractive,
abstractive, multi-document, and so on. Next, we discuss most deep
learning-based models and their experimental results on these tasks. The paper
also covers datasets and data representation for summarization tasks. Finally,
we delve into the opportunities and challenges associated with summarization
tasks and their corresponding methodologies, aiming to inspire future research
efforts to advance the field further. A goal of our survey is to explain how
these methods differ in their requirements as understanding them is essential
for choosing a technique suited for a specific setting.
- Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングは自然言語処理(NLP)に革命をもたらし、言語データの複雑な表現を学習できるモデルの開発を可能にした。
NLPのディープラーニングモデルは通常、大量のデータを使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、言語データ内のパターンと関係を学習する。
これは、手動でNLPタスクを実行するための機能やルールに依存する従来のNLPアプローチとは対照的である。
ディープニューラルネットワークが言語データの階層的表現を学習し、可変長の入力シーケンスを処理し、大きなデータセットでうまく機能する能力は、nlpアプリケーションに適している。
テキストデータの指数的増加と、凝縮、コヒーレント、情報的要約の需要の増加により、テキスト要約はNLP分野において重要な研究領域となっている。
テキスト要約にディープラーニングを適用することは、テキスト要約タスクを実行するためにディープニューラルネットワークを使用することを指す。
本調査では,近年,抽出,抽象,多文書化など,ファッショナブルなテキスト要約タスクのレビューから始める。
次に、最も深層学習に基づくモデルとその課題に関する実験結果について論じる。
要約タスクのデータセットとデータ表現についても取り上げる。
最後に,要約タスクとそれに対応する方法論にかかわる機会と課題を掘り下げ,今後の研究課題のさらなる発展をめざす。
本調査の目的は,特定の条件に適合する手法を選択する上で,これらの手法が要求とどのように異なるかを説明することである。
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