論文の概要: Aspect-based Meeting Transcript Summarization: A Two-Stage Approach with
Weak Supervision on Sentence Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04292v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 19:06:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-09 17:54:11.463589
- Title: Aspect-based Meeting Transcript Summarization: A Two-Stage Approach with
Weak Supervision on Sentence Classification
- Title（参考訳）: Aspect-based Meeting Transcript Summarization:Weak Supervisionによる文分類の2段階的アプローチ
- Authors: Zhongfen Deng, Seunghyun Yoon, Trung Bui, Franck Dernoncourt, Quan
Hung Tran, Shuaiqi Liu, Wenting Zhao, Tao Zhang, Yibo Wang, Philip S. Yu
- Abstract要約: Aspect-based meeting transcript summarization は複数の要約を生成することを目的としている。
従来の要約手法は、全ての側面の情報を1つの要約で混合する。
アスペクトベースの会議書き起こし要約のための2段階の手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.13086984529706
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aspect-based meeting transcript summarization aims to produce multiple
summaries, each focusing on one aspect of content in a meeting transcript. It
is challenging as sentences related to different aspects can mingle together,
and those relevant to a specific aspect can be scattered throughout the long
transcript of a meeting. The traditional summarization methods produce one
summary mixing information of all aspects, which cannot deal with the above
challenges of aspect-based meeting transcript summarization. In this paper, we
propose a two-stage method for aspect-based meeting transcript summarization.
To select the input content related to specific aspects, we train a sentence
classifier on a dataset constructed from the AMI corpus with pseudo-labeling.
Then we merge the sentences selected for a specific aspect as the input for the
summarizer to produce the aspect-based summary. Experimental results on the AMI
corpus outperform many strong baselines, which verifies the effectiveness of
our proposed method.
- Abstract（参考訳）: Aspect-based meeting transcript summarization は複数の要約を生成することを目的としており、それぞれが会議 transcript におけるコンテンツの一側面に焦点を当てている。
異なる側面に関連する文が混ざり合わされ、特定の側面に関連する文が会議の長い書き起こし全体に散在するので、これは困難である。
従来の要約手法では、すべての側面の1つの要約混合情報を生成するが、アスペクトベースミーティングの要約処理の課題には対処できない。
本稿では,アスペクトベースミーティング記録要約のための2段階の手法を提案する。
特定の側面に関連する入力内容を選択するために、疑似ラベル付きAMIコーパスから構築したデータセット上で文分類器を訓練する。
次に,特定のアスペクトに選択された文を要約器の入力としてマージし,アスペクトベースの要約を生成する。
AMIコーパスの実験結果は,提案手法の有効性を検証し,多くの強いベースラインを上回った。
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