論文の概要: Generating Summaries with Controllable Readability Levels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10623v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 17:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 12:40:19.683664
• Title: Generating Summaries with Controllable Readability Levels
• Title（参考訳）: 可読性制御可能なアセンブリの生成
• Authors: Leonardo F. R. Ribeiro, Mohit Bansal, Markus Dreyer
• Abstract要約: テキストの複雑さ、主題、読者の背景知識など、可読性レベルに影響を与える要因がいくつかある。 現在のテキスト生成アプローチでは制御が洗練されておらず、結果として読者の習熟度にカスタマイズされないテキストが作られる。 可読性を制御するための3つのテキスト生成手法を開発した。命令ベースの可読性制御,要求される可読性と観測される可読性の間のギャップを最小限に抑える強化学習,および,ルックアヘッドを用いて今後の復号化ステップの可読性を評価する復号手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.34087272813821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Readability refers to how easily a reader can understand a written text. Several factors affect the readability level, such as the complexity of the text, its subject matter, and the reader's background knowledge. Generating summaries based on different readability levels is critical for enabling knowledge consumption by diverse audiences. However, current text generation approaches lack refined control, resulting in texts that are not customized to readers' proficiency levels. In this work, we bridge this gap and study techniques to generate summaries at specified readability levels. Unlike previous methods that focus on a specific readability level (e.g., lay summarization), we generate summaries with fine-grained control over their readability. We develop three text generation techniques for controlling readability: (1) instruction-based readability control, (2) reinforcement learning to minimize the gap between requested and observed readability and (3) a decoding approach that uses lookahead to estimate the readability of upcoming decoding steps. We show that our generation methods significantly improve readability control on news summarization (CNN/DM dataset), as measured by various readability metrics and human judgement, establishing strong baselines for controllable readability in summarization.
• Abstract（参考訳）: 可読性(Readability)とは、読み手が文章をいかに容易に理解できるかをいう。 テキストの複雑さ、主題、読者の背景知識など、可読性レベルに影響を与える要因がいくつかある。 異なる可読性レベルに基づいて要約を生成することは、多様なオーディエンスによる知識消費を可能にするために重要である。 しかし、現在のテキスト生成アプローチでは制御が洗練されておらず、結果として読者の習熟度にカスタマイズされないテキストが作られる。 本研究では,このギャップを埋めて,特定の可読度レベルで要約を生成する手法を研究する。 特定の可読性レベル(例: lay summarization)にフォーカスした以前の方法とは異なり、可読性に対するきめ細かい制御を伴う要約を生成する。 本研究では,(1)命令ベースの可読性制御,(2)要求される可読性と観測される可読性の間のギャップを最小化するための強化学習,(3)読みやすさを推定するルックアヘッドを用いた復号手法を提案する。 本稿では,ニュース要約(CNN/DMデータセット)の可読性制御を,様々な可読性指標と人的判断によって明らかに改善し,要約における可読性に対する強い基準線を確立した。

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