論文の概要: Exploring Multi-Document Information Consolidation for Scientific Sentiment Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18005v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 02:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 16:35:19.106298
• Title: Exploring Multi-Document Information Consolidation for Scientific Sentiment Summarization
• Title（参考訳）: 科学的感性要約のための多文書情報統合の探索
• Authors: Miao Li and Jey Han Lau and Eduard Hovy
• Abstract要約: 本稿では,ヒトのメタレビュアのピアレビューにおいて,メタレビュアを書くために,感情統合の3層フレームワークに従うことを示す。 生成したメタレビューの品質を評価するための評価指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.9443710073576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern natural language generation systems with LLMs exhibit the capability to generate a plausible summary of multiple documents; however, it is uncertain if models truly possess the ability of information consolidation to generate summaries, especially on those source documents with opinionated information. To make scientific sentiment summarization more grounded, we hypothesize that in peer review human meta-reviewers follow a three-layer framework of sentiment consolidation to write meta-reviews and it represents the logic of summarizing scientific sentiments in meta-review generation. The framework is validated via human annotation. Based on the framework, we propose evaluation metrics to assess the quality of generated meta-reviews, and we find that the hypothesis of the sentiment consolidation framework works out empirically when we incorporate it as prompts for LLMs to generate meta-reviews in extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: llmを用いた現代の自然言語生成システムは、複数の文書の正確な要約を生成する能力を示しているが、モデルが本当に要約を生成するための情報統合能力を持っているかどうかは不明である。 科学的感情の要約をより基礎づけるために,人間のメタレビュアはメタレビュアを書くための3層的な感情統合の枠組みを踏襲し,メタレビュア生成における科学的感情の要約の論理を表現する。 このフレームワークは人間のアノテーションによって検証される。 この枠組みに基づいて, 生成したメタレビューの質を評価するための評価指標を提案し, 広範囲な実験でメタレビューを生成するためのLSMのプロンプトとして, 感情統合フレームワークの仮説が実証的に有効であることを見出した。

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