論文の概要: Disordered-DABS: A Benchmark for Dynamic Aspect-Based Summarization in
Disordered Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10554v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 10:35:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 16:52:29.129012
- Title: Disordered-DABS: A Benchmark for Dynamic Aspect-Based Summarization in
Disordered Texts
- Title(参考訳): 障害型DABS:障害テキストにおける動的アスペクトベース要約のベンチマーク
- Authors: Xiaobo Guo and Soroush Vosoughi
- Abstract要約: 本研究では,非構造化テキストに適した動的アスペクトベース要約のための新しいベンチマークであるDisspected-DABSを紹介する。
本稿では,GPT-3.5のような最先端言語モデルを含む,現代の要約モデルに対して,障害型DABSがユニークな課題をもたらすことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.39092615245354
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Aspect-based summarization has seen significant advancements, especially in
structured text. Yet, summarizing disordered, large-scale texts, like those
found in social media and customer feedback, remains a significant challenge.
Current research largely targets predefined aspects within structured texts,
neglecting the complexities of dynamic and disordered environments. Addressing
this gap, we introduce Disordered-DABS, a novel benchmark for dynamic
aspect-based summarization tailored to unstructured text. Developed by adapting
existing datasets for cost-efficiency and scalability, our comprehensive
experiments and detailed human evaluations reveal that Disordered-DABS poses
unique challenges to contemporary summarization models, including
state-of-the-art language models such as GPT-3.5.
- Abstract(参考訳): アスペクトベースの要約は特に構造化テキストにおいて顕著な進歩を遂げている。
しかし、ソーシャルメディアや顧客からのフィードバックなど、混乱した大規模なテキストを要約することは、依然として大きな課題だ。
現在の研究は主に構造化テキスト内の事前定義された側面をターゲットにしており、動的および無秩序な環境の複雑さを無視している。
このギャップに対処するために,非構造化テキストに合わせた動的アスペクトベース要約のための新しいベンチマークであるdisrupted-dabsを導入する。
コスト効率とスケーラビリティのために既存のデータセットを適応させることにより、我々の包括的な実験と詳細な人的評価により、障害型DABSは、GPT-3.5のような最先端言語モデルを含む現代の要約モデルに固有の課題をもたらすことが明らかとなった。
関連論文リスト
- Evaluating Robustness of Dialogue Summarization Models in the Presence
of Naturally Occurring Variations [13.749495524988774]
実生活変動が最先端の対話要約モデルに与える影響を系統的に検討する。
発話レベルの摂動は、誤りや言語の変化によって個々の発話を変更するもので、対話レベルの摂動は非形式的交換を加えるものである。
細調整モデルと命令調整モデルの両方が入力のバリエーションの影響を受けており、後者はより感受性が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T05:11:43Z) - How Well Do Text Embedding Models Understand Syntax? [50.440590035493074]
テキスト埋め込みモデルが幅広い構文的文脈にまたがって一般化する能力は、まだ解明されていない。
その結果,既存のテキスト埋め込みモデルは,これらの構文的理解課題に十分対応していないことが明らかとなった。
多様な構文シナリオにおけるテキスト埋め込みモデルの一般化能力を高めるための戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T08:51:00Z) - Advancing Precise Outline-Conditioned Text Generation with Task Duality
and Explicit Outline Control [15.881568820009797]
そこで我々は,Precise Outline-conditioned Generationと呼ばれる新しいテキスト生成タスクを導入する。
このタスクは、特定の文レベルのアウトラインに基づいてストーリーを生成する必要がある。
本稿では,要約と生成のタスク双対性を生かした,明示的なアウトライン利用制御手法と新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T18:33:52Z) - On the Robustness of Aspect-based Sentiment Analysis: Rethinking Model,
Data, and Training [109.9218185711916]
アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、ソーシャルメディアのテキストやレビューの背後にある製品やサービスの特定の側面に対して、特定の感情の極性を自動的に推測することを目的としている。
我々は、モデル、データ、トレーニングを含むあらゆる可能な角度からボトルネックを体系的に再考することで、ABSAの堅牢性を高めることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T11:07:43Z) - Extractive Text Summarization Using Generalized Additive Models with
Interactions for Sentence Selection [0.0]
本研究は、言語的特徴と二項分類に基づく抽出的要約問題への2つの近代的一般化加法モデル、すなわち説明可能なブースティングマシンとGAMI-Netの適用について研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T00:56:50Z) - Model Criticism for Long-Form Text Generation [113.13900836015122]
我々は,テキストの高レベル構造を評価するために,潜在空間におけるモデル批判という統計ツールを適用した。
我々は,コヒーレンス,コア,トピックスという,ハイレベルな談話の3つの代表的な側面について実験を行った。
トランスフォーマーベースの言語モデルでは、トピック構造をキャプチャできるが、構造コヒーレンスやモデリングコアスを維持するのが難しくなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-16T04:35:58Z) - Incorporating Dynamic Semantics into Pre-Trained Language Model for
Aspect-based Sentiment Analysis [67.41078214475341]
ABSAの動的アスペクト指向セマンティクスを学ぶために,DR-BERT(Dynamic Re-weighting BERT)を提案する。
具体的には、まずStack-BERT層を主エンコーダとして、文の全体的な意味を理解する。
次に、軽量な動的再重み付けアダプタ(DRA)を導入して微調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T14:48:46Z) - Artificial Text Detection via Examining the Topology of Attention Maps [58.46367297712477]
トポロジカルデータ分析(TDA)に基づく3種類の解釈可能なトポロジカル特徴を提案する。
BERTモデルから派生した特徴が3つの共通データセットにおいて、カウントベースとニューラルベースベースラインを最大10%上回っていることを実証的に示す。
特徴の探索解析は表面に対する感度と構文的性質を明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T12:13:45Z)
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。