論文の概要: Investigating Consistency in Query-Based Meeting Summarization: A
Comparative Study of Different Embedding Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06907v1
- Date: Sat, 10 Feb 2024 08:25:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 18:43:07.835970
- Title: Investigating Consistency in Query-Based Meeting Summarization: A
Comparative Study of Different Embedding Methods
- Title（参考訳）: クエリベースミーティング要約における一貫性の検討--異なる埋め込み方法の比較研究
- Authors: Chen Jia-Chen (Oscar), Guillem Senabre, Allane Caron
- Abstract要約: テキスト要約は自然言語処理(NLP)分野における有名な応用の1つである。
与えられたコンテキストに基づいて重要な情報による要約を自動的に生成することを目的としている。
本稿では,Microsoft が提案した "QMSum: A New Benchmark for Query-based Multi-domain Meeting Summarization" に着想を得た。
また,提案するLocaterモデルを用いて,与えられたテキストとクエリに基づいて関連するスパンを抽出し,それをSummarizerモデルで要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With more and more advanced data analysis techniques emerging, people will
expect these techniques to be applied in more complex tasks and solve problems
in our daily lives. Text Summarization is one of famous applications in Natural
Language Processing (NLP) field. It aims to automatically generate summary with
important information based on a given context, which is important when you
have to deal with piles of documents. Summarization techniques can help capture
key points in a short time and bring convenience in works. One of applicable
situation is meeting summarization, especially for important meeting that tend
to be long, complicated, multi-topic and multi-person. Therefore, when people
want to review specific content from a meeting, it will be hard and
time-consuming to find the related spans in the meeting transcript. However,
most of previous works focus on doing summarization for newsletters, scientific
articles...etc, which have a clear document structure and an official format.
For the documents with complex structure like transcripts, we think those works
are not quite suitable for meeting summarization. Besides, the consistency of
summary is another issue common to be discussed in NLP field. To conquer
challenges of meeting summarization, we are inspired by "QMSum: A New Benchmark
for Query-based Multi-domain Meeting Summarization" proposed by Microsoft and
we also propose our Locater model designed to extract relevant spans based on
given transcript and query, which are then summarized by Summarizer model.
Furthermore, we perform a comparative study by applying different word
embedding techniques to improve summary consistency.
- Abstract（参考訳）: より高度なデータ分析技術が出現するにつれ、これらの技術がより複雑なタスクに応用され、日々の問題を解決することが期待されます。
テキスト要約は自然言語処理(NLP)分野における有名な応用の1つである。
これは、文書の山を扱う必要があるときに重要なコンテキストに基づいて、重要な情報で自動的に要約を生成することを目的としています。
要約技術は、キーポイントを短時間でキャプチャし、作業に利便性をもたらすのに役立つ。
適用可能な状況の1つは要約のミーティングであり、特に、長く、複雑で、多面的、多人数的な重要なミーティングである。
したがって、ミーティングから特定のコンテンツをレビューしたい場合、ミーティングの書き起こしで関連するスパンを見つけるのは難しく時間がかかるでしょう。
しかし、以前の作品のほとんどは、明確な文書構造と公式フォーマットを持つニュースレター、科学論文...etcの要約に重点を置いている。
書き起こしのような複雑な構造を持つ文書の場合、これらの文書は要約にはあまり適していないと思います。
さらに、要約の整合性は、NLPフィールドで議論されるのが一般的である。
提案する「qmsum: a new benchmark for query-based multi-domain meeting summarization」(qmsum: a new benchmark for query-based multi-domain meeting summarization)に着想を得た。
さらに,要約整合性を改善するために異なる単語埋め込み手法を適用して比較研究を行う。
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