論文の概要: Select and Summarize: Scene Saliency for Movie Script Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03561v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 16:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 14:12:26.343672
• Title: Select and Summarize: Scene Saliency for Movie Script Summarization
• Title（参考訳）: Select and Summarize:Scene Saliency for Movie Script Summarization
• Authors: Rohit Saxena, Frank Keller,
• Abstract要約: そこで本研究では,100本の映画に対して,人間による注釈付きサリエントシーンからなるシーン・サリエンシ・データセットを提案する。 そこで本研究では,まずスクリプト中の健全なシーンを識別し,そのシーンのみを用いて要約を生成する2段階の抽象要約手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.318175666743656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abstractive summarization for long-form narrative texts such as movie scripts is challenging due to the computational and memory constraints of current language models. A movie script typically comprises a large number of scenes; however, only a fraction of these scenes are salient, i.e., important for understanding the overall narrative. The salience of a scene can be operationalized by considering it as salient if it is mentioned in the summary. Automatically identifying salient scenes is difficult due to the lack of suitable datasets. In this work, we introduce a scene saliency dataset that consists of human-annotated salient scenes for 100 movies. We propose a two-stage abstractive summarization approach which first identifies the salient scenes in script and then generates a summary using only those scenes. Using QA-based evaluation, we show that our model outperforms previous state-of-the-art summarization methods and reflects the information content of a movie more accurately than a model that takes the whole movie script as input.
• Abstract（参考訳）: 映画脚本などの長文物語テキストの抽象的要約は、現在の言語モデルにおける計算的制約とメモリ的制約のために困難である。 映画脚本は典型的には多数の場面から構成されるが、これらのシーンのごく一部、すなわち全体の物語を理解する上で重要なものである。 要約に言及すれば、シーンのサリエンスをサリエントとして考えることで、シーンのサリエンスを運用することができる。 適切なデータセットがないため、適切なシーンを自動的に識別することは困難である。 そこで本研究では,100本の映画に対して,人間による注釈付きサリエントシーンからなるシーン・サリエンシ・データセットを提案する。 そこで本研究では,まずスクリプト中の健全なシーンを識別し,そのシーンのみを用いて要約を生成する2段階の抽象要約手法を提案する。 そこで本研究では,QAに基づく評価により,従来の要約手法よりも優れた性能を示し,映画の情報内容をより正確に反映することを示した。

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