論文の概要: Large-Scale and Multi-Perspective Opinion Summarization with Diverse Review Subsets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13340v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 08:08:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 23:54:27.861218
• Title: Large-Scale and Multi-Perspective Opinion Summarization with Diverse Review Subsets
• Title（参考訳）: 横レビューサブセットを用いた大規模・多視点オピニオン要約
• Authors: Han Jiang, Rui Wang, Zhihua Wei, Yu Li, Xinpeng Wang
• Abstract要約: SUBSUMMは大規模多視点意見要約のための教師付き要約フレームワークである。 数百のインプットレビューから、プロ、コン、そして検証の要約を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.515892409202344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Opinion summarization is expected to digest larger review sets and provide summaries from different perspectives. However, most existing solutions are deficient in epitomizing extensive reviews and offering opinion summaries from various angles due to the lack of designs for information selection. To this end, we propose SUBSUMM, a supervised summarization framework for large-scale multi-perspective opinion summarization. SUBSUMM consists of a review sampling strategy set and a two-stage training scheme. The sampling strategies take sentiment orientation and contrastive information value into consideration, with which the review subsets from different perspectives and quality levels can be selected. Subsequently, the summarizer is encouraged to learn from the sub-optimal and optimal subsets successively in order to capitalize on the massive input. Experimental results on AmaSum and Rotten Tomatoes datasets demonstrate that SUBSUMM is adept at generating pros, cons, and verdict summaries from hundreds of input reviews. Furthermore, our in-depth analysis verifies that the advanced selection of review subsets and the two-stage training scheme are vital to boosting the summarization performance.
• Abstract（参考訳）: 意見要約は、より大きなレビューセットを消化し、異なる視点から要約を提供することが期待されている。 しかし、既存のソリューションのほとんどは、情報選択のための設計の欠如により、広範囲なレビューやさまざまな角度からの意見要約の提供に不足している。 そこで本稿では,大規模複数意見要約のための教師付き要約フレームワークであるsubsummを提案する。 SUBSUMMは、レビューサンプリング戦略セットと2段階のトレーニングスキームから構成される。 サンプリング戦略は感情指向と対照的な情報価値を考慮に入れ、異なる視点と品質レベルからのレビューサブセットを選択することができる。 その後、サブ最適部分集合と最適部分集合から学習し、大容量入力に乗じて学習することを推奨する。 AmaSumとRotten Tomatoesのデータセットによる実験結果から、SUBSUMMは数百のインプットレビューからpros, cons, and verdict summariesを生成するのに適していることが示された。 さらに,詳細な分析により,レビュー部分集合の高度選択と2段階学習が要約性能の向上に不可欠であることを検証した。

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