論文の概要: Background Summarization of Event Timelines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16197v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 21:30:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 17:58:49.934927
- Title: Background Summarization of Event Timelines
- Title(参考訳): イベントタイムラインの背景要約
- Authors: Adithya Pratapa, Kevin Small, Markus Dreyer
- Abstract要約: 本稿では、各時系列更新と関連するイベントの背景要約を補完するバックグラウンドニュース要約のタスクを紹介する。
我々は,既存の時系列データセットをマージしてデータセットを構築し,各ニュースイベント毎の背景要約を書くよう人間アノテータに依頼する。
我々は、最先端の要約システムを用いて強力なベースライン性能を確立し、背景要約を生成するためのクエリ中心の変種を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.264991569806572
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generating concise summaries of news events is a challenging natural language
processing task. While journalists often curate timelines to highlight key
sub-events, newcomers to a news event face challenges in catching up on its
historical context. In this paper, we address this need by introducing the task
of background news summarization, which complements each timeline update with a
background summary of relevant preceding events. We construct a dataset by
merging existing timeline datasets and asking human annotators to write a
background summary for each timestep of each news event. We establish strong
baseline performance using state-of-the-art summarization systems and propose a
query-focused variant to generate background summaries. To evaluate background
summary quality, we present a question-answering-based evaluation metric,
Background Utility Score (BUS), which measures the percentage of questions
about a current event timestep that a background summary answers. Our
experiments show the effectiveness of instruction fine-tuned systems such as
Flan-T5, in addition to strong zero-shot performance using GPT-3.5.
- Abstract(参考訳): ニュースイベントの簡潔な要約を生成することは、難しい自然言語処理タスクである。
ジャーナリストは、重要なサブイベントをハイライトするためにタイムラインをキュレートすることが多いが、ニュースイベントへの新参者は、歴史的な状況に追いつくことの難しさに直面する。
本稿では、各タイムライン更新を補完するバックグラウンドニュース要約のタスクと、関連する先行イベントの背景要約を導入することで、このニーズに対処する。
既存の時系列データセットをマージしてデータセットを構築し,各ニュースイベント毎の背景概要を記述する。
本稿では,最先端の要約システムを用いて強力なベースライン性能を確立し,背景要約を生成するクエリ指向型を提案する。
背景要約の質を評価するため,背景要約が回答する現在の事象経過に関する質問の割合を測定する質問応答に基づく評価指標であるバックグラウンドユーティリティスコア(BUS)を提案する。
GPT-3.5を用いたゼロショット性能の向上に加えて,Flan-T5などの微調整システムの有効性を示す。
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