論文の概要: Long Dialog Summarization: An Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16986v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 19:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:40:46.435211
• Title: Long Dialog Summarization: An Analysis
• Title（参考訳）: 長いダイアログ要約:分析
• Authors: Ankan Mullick, Ayan Kumar Bhowmick, Raghav R, Ravi Kokku, Prasenjit Dey, Pawan Goyal, Niloy Ganguly
• Abstract要約: この研究は、様々なアプリケーションにおける効果的なコミュニケーションのために、一貫性と文脈的に豊かな要約を作成することの重要性を強調している。 異なる領域における長いダイアログの要約に対する現在の最先端のアプローチについて検討し、ベンチマークに基づく評価により、異なる要約タスクのために、各領域で1つのモデルがうまく機能しないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.223798877781054
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Dialog summarization has become increasingly important in managing and comprehending large-scale conversations across various domains. This task presents unique challenges in capturing the key points, context, and nuances of multi-turn long conversations for summarization. It is worth noting that the summarization techniques may vary based on specific requirements such as in a shopping-chatbot scenario, the dialog summary helps to learn user preferences, whereas in the case of a customer call center, the summary may involve the problem attributes that a user specified, and the final resolution provided. This work emphasizes the significance of creating coherent and contextually rich summaries for effective communication in various applications. We explore current state-of-the-art approaches for long dialog summarization in different domains and benchmark metrics based evaluations show that one single model does not perform well across various areas for distinct summarization tasks.
• Abstract（参考訳）: ダイアログの要約は、様々な領域にわたる大規模会話の管理と理解においてますます重要になっている。 本課題は,要約のための多ターン長会話のキーポイント,コンテキスト,ニュアンスを抽出する上で,ユニークな課題を示す。 要約技術は、ショッピングチャットボットのシナリオなど、特定の要件に基づいて異なり、ダイアログの要約はユーザの嗜好を学習するのに役立つが、カスタマーコールセンターの場合は、ユーザが指定した問題属性と提供された最終的な解決が関係していることに注意する必要がある。 この研究は、様々なアプリケーションにおける効果的なコミュニケーションのために、コヒーレントでコンテキスト的にリッチな要約を作成することの重要性を強調している。 異なる領域における長いダイアログの要約に対する現在の最先端のアプローチについて検討し、ベンチマークに基づく評価により、1つのモデルが異なる要約タスクのために様々な領域でうまく機能しないことを示す。

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