論文の概要: ACLSum: A New Dataset for Aspect-based Summarization of Scientific Publications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05303v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 13:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 19:39:10.158113
• Title: ACLSum: A New Dataset for Aspect-based Summarization of Scientific Publications
• Title（参考訳）: ACLSum:科学論文の要約のための新しいデータセット
• Authors: Sotaro Takeshita, Tommaso Green, Ines Reinig, Kai Eckert, Simone Paolo Ponzetto
• Abstract要約: ACLSumは、ドメインの専門家によって慎重に作成され、評価される新しい要約データセットである。 以前のデータセットとは対照的に、ACLSumは科学論文のマルチアスペクト要約を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.529898520273063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Extensive efforts in the past have been directed toward the development of summarization datasets. However, a predominant number of these resources have been (semi)-automatically generated, typically through web data crawling, resulting in subpar resources for training and evaluating summarization systems, a quality compromise that is arguably due to the substantial costs associated with generating ground-truth summaries, particularly for diverse languages and specialized domains. To address this issue, we present ACLSum, a novel summarization dataset carefully crafted and evaluated by domain experts. In contrast to previous datasets, ACLSum facilitates multi-aspect summarization of scientific papers, covering challenges, approaches, and outcomes in depth. Through extensive experiments, we evaluate the quality of our resource and the performance of models based on pretrained language models and state-of-the-art large language models (LLMs). Additionally, we explore the effectiveness of extractive versus abstractive summarization within the scholarly domain on the basis of automatically discovered aspects. Our results corroborate previous findings in the general domain and indicate the general superiority of end-to-end aspect-based summarization. Our data is released at https://github.com/sobamchan/aclsum.
• Abstract（参考訳）: これまでの大規模な取り組みは、要約データセットの開発に向けられてきた。 しかし、これらのリソースの大部分は、主にWebデータクローリングを通じて(半)自動生成され、結果として、要約システムのトレーニングと評価のためのサブパーリソースとなり、特に多様な言語や専門ドメインにおいて、地平の要約を生成するためのかなりのコストによって、品質上の妥協がもたらされた。 この問題に対処するため、ドメインの専門家によって慎重に作成・評価された新しい要約データセットであるACLSumを提案する。 以前のデータセットとは対照的に、aclsumは科学論文のマルチスペクトル要約を促進し、課題、アプローチ、成果を深くカバーする。 実験により,事前訓練された言語モデルと最先端の大規模言語モデル(LLM)に基づいて,資源の品質とモデルの性能を評価する。 さらに, 学術領域における抽出的・抽象的要約の有効性を, 自動的に発見される側面に基づいて検討する。 以上の結果は,一般領域におけるこれまでの知見と一致し,エンドツーエンドのアスペクトベース要約の汎用性を示している。 私たちのデータはhttps://github.com/sobamchan/aclsumで公開しています。

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