論文の概要: Instructive Dialogue Summarization with Query Aggregations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10981v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 04:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 17:44:17.243536
• Title: Instructive Dialogue Summarization with Query Aggregations
• Title（参考訳）: クエリ集約を用いたインストラクティブ対話要約
• Authors: Bin Wang, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen
• Abstract要約: 本稿では,対話要約モデルの能力集合を拡張するために,命令精細言語モデルを提案する。 高品質なクエリベースの要約三重項を合成するための3段階のアプローチを提案する。 多目的インストラクティブトリプルを用いた3つの要約データセット上で、InstructDSと呼ばれる統一モデルをトレーニングすることにより、対話要約モデルの能力を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.09097996947671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional dialogue summarization methods directly generate summaries and do not consider user's specific interests. This poses challenges in cases where the users are more focused on particular topics or aspects. With the advancement of instruction-finetuned language models, we introduce instruction-tuning to dialogues to expand the capability set of dialogue summarization models. To overcome the scarcity of instructive dialogue summarization data, we propose a three-step approach to synthesize high-quality query-based summarization triples. This process involves summary-anchored query generation, query filtering, and query-based summary generation. By training a unified model called InstructDS (Instructive Dialogue Summarization) on three summarization datasets with multi-purpose instructive triples, we expand the capability of dialogue summarization models. We evaluate our method on four datasets, including dialogue summarization and dialogue reading comprehension. Experimental results show that our approach outperforms the state-of-the-art models and even models with larger sizes. Additionally, our model exhibits higher generalizability and faithfulness, as confirmed by human subjective evaluations.
• Abstract（参考訳）: 従来の対話要約手法は要約を直接生成し、ユーザの特定の興味を考慮しない。 これは、ユーザが特定のトピックや側面にもっと集中している場合の課題となる。 命令精細言語モデルの進歩に伴い、対話モデルの性能セットを拡張するために、インストラクションチューニングを対話に導入する。 本稿では,対話要約データの不足を克服するために,高品質な問合せベース要約トリプルを合成する3段階アプローチを提案する。 このプロセスには、要約型クエリ生成、クエリフィルタリング、クエリベースのサマリ生成が含まれる。 Instructive Dialogue Summarization(Instructive Dialogue Summarization)と呼ばれる統合モデルを,多目的のインストラクティブトリプルを用いた3つの要約データセット上で訓練することにより,対話要約モデルの能力を拡張する。 本手法は,対話要約と対話読解を含む4つのデータセットを用いて評価する。 実験結果から,本手法は最先端モデルや大型モデルよりも優れていることがわかった。 また,本モデルでは,人間の主観的評価によって高い一般化性と忠実性を示す。

関連論文リスト

• Increasing faithfulness in human-human dialog summarization with Spoken Language Understanding tasks [0.0]
  本稿では,タスク関連情報を組み込むことによって,要約処理の促進を図ることを提案する。 その結果,タスク関連情報とモデルを統合することで,単語の誤り率が異なる場合でも要約精度が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T08:15:35Z)
• DIONYSUS: A Pre-trained Model for Low-Resource Dialogue Summarization [127.714919036388]
  DIONYSUSは、任意の新しいドメインでの対話を要約するための訓練済みエンコーダデコーダモデルである。 実験の結果,DIONYSUSは6つのデータセット上で既存の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T06:21:21Z)
• A Focused Study on Sequence Length for Dialogue Summarization [68.73335643440957]
  既存のモデルの出力とそれに対応する人間の参照の長さの差を解析する。 モデル設定を比較し,要約長予測のための有能な特徴を同定する。 第3に,要約長を十分に組み込むことができれば,既存のモデルに顕著な改善がもたらされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-24T02:49:48Z)
• DialogSum Challenge: Results of the Dialogue Summarization Shared Task [15.791481299499537]
  我々は,INLG 2022における実生活シナリオ対話の要約作業であるDialogSum Challengeの結果を報告する。 複数の側面から人による評価により, モデル生成出力と人間の注釈付き要約との間には, 健全なギャップがあることが判明した。 これらの結果は,対話要約の難しさを示し,よりきめ細かい評価指標が必要であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T03:39:42Z)
• Post-Training Dialogue Summarization using Pseudo-Paraphrasing [12.083992819138716]
  本稿では,対話から物語への言い換えとして,事前訓練済み言語モデル(PLM)を提案する。 総合的な実験により,本手法は対話要約におけるバニラPLMを大幅に改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T13:42:19Z)
• An Exploratory Study on Long Dialogue Summarization: What Works and What's Next [33.1899354772074]
  本稿では,長文入力問題に対処し,関連する情報を見つけるための3つの戦略を検証し,長文対話の要約について検討する。 QMSum, MediaSum, SummScreenの3つの長文対話データセットによる実験結果から, 検索・推定パイプラインモデルが最も高い性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T01:38:26Z)
• Dialogue Summarization with Supporting Utterance Flow Modeling and Fact Regularization [58.965859508695225]
  本稿では、2つの新しいモジュールを用いた対話要約のためのエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。 サポートされた発話フローモデリングは、前者の発話から後者へのフォーカスを円滑にシフトさせることで、コヒーレントな要約を生成するのに役立つ。 事実の正則化は、モデルトレーニング中に生成された要約は、基礎と真実の要約と実際に一致するように促します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T03:09:25Z)
• ConvoSumm: Conversation Summarization Benchmark and Improved Abstractive Summarization with Argument Mining [61.82562838486632]
  我々は、さまざまなオンライン会話形式のニュースコメント、ディスカッションフォーラム、コミュニティ質問応答フォーラム、電子メールスレッドに関する4つの新しいデータセットをクラウドソースする。 我々は、データセットの最先端モデルをベンチマークし、データに関連する特徴を分析します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T22:17:13Z)
• Ranking Enhanced Dialogue Generation [77.8321855074999]
  対話履歴を効果的に活用する方法は、マルチターン対話生成において重要な問題である。 これまでの研究は通常、歴史をモデル化するために様々なニューラルネットワークアーキテクチャを使用していた。 本稿では,ランキング拡張対話生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-13T01:49:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。