論文の概要: FIZZ: Factual Inconsistency Detection by Zoom-in Summary and Zoom-out Document

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11184v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 03:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 11:42:38.889164
• Title: FIZZ: Factual Inconsistency Detection by Zoom-in Summary and Zoom-out Document
• Title（参考訳）: FIZZ:Zoom-in概要とZoom-outドキュメントによるFactual Unconsistency Detection
• Authors: Joonho Yang, Seunghyun Yoon, Byeongjeong Kim, Hwanhee Lee,
• Abstract要約: そこで本研究では,Zoom-in概要とZoom-out文書による現実的不整合検出の高精度かつ解釈可能な手法を提案する。 我々は、アダプティブ展開を通じて、要約から得られた原子事実とソース文書とを一致させる。 実験結果から,提案手法が既存システムより有意に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.726343173201447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Through the advent of pre-trained language models, there have been notable advancements in abstractive summarization systems. Simultaneously, a considerable number of novel methods for evaluating factual consistency in abstractive summarization systems has been developed. But these evaluation approaches incorporate substantial limitations, especially on refinement and interpretability. In this work, we propose highly effective and interpretable factual inconsistency detection method metric Factual Inconsistency Detection by Zoom-in Summary and Zoom-out Document for abstractive summarization systems that is based on fine-grained atomic facts decomposition. Moreover, we align atomic facts decomposed from the summary with the source document through adaptive granularity expansion. These atomic facts represent a more fine-grained unit of information, facilitating detailed understanding and interpretability of the summary's factual inconsistency. Experimental results demonstrate that our proposed factual consistency checking system significantly outperforms existing systems.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルの出現により、抽象的な要約システムにおいて顕著な進歩が見られた。 同時に、抽象的な要約システムにおける事実整合性を評価するための新しい手法が数多く開発されている。 しかし、これらの評価アプローチには、特に洗練と解釈可能性にかなりの制限が加えられている。 本研究では, 微粒な原子事実の分解に基づく抽象的な要約システムのための, Zoom-in概要とZoom-out文書による実測不整合検出の精度が高く, 解釈可能な実測不整合検出手法を提案する。 さらに,アダプティブな粒度拡大により,要約から分解した原子事実をソース文書に整列させる。 これらの原子的事実はよりきめ細かな情報の単位を表し、要約の事実的矛盾の詳細な理解と解釈を容易にする。 実験結果から,提案手法が既存システムより有意に優れていることが示された。

関連論文リスト

• FENICE: Factuality Evaluation of summarization based on Natural language Inference and Claim Extraction [85.26780391682894]
  自然言語推論とクレーム抽出(FENICE)に基づく要約のファクチュアリティ評価を提案する。 FENICEは、ソース文書内の情報と、要約から抽出されたクレームと呼ばれる一連の原子的事実との間のNLIベースのアライメントを利用する。 我々の測定基準は、事実性評価のためのデファクトベンチマークであるAGGREFACTに関する新しい技術状況を設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T17:57:18Z)
• AMRFact: Enhancing Summarization Factuality Evaluation with AMR-Driven Negative Samples Generation [57.8363998797433]
  抽象的意味表現(AMR)を用いた摂動要約を生成するフレームワークであるAMRFactを提案する。 提案手法は,AMRグラフに一貫した要約を解析し,制御された事実不整合を注入して負の例を生成し,一貫性のない事実不整合要約を高い誤差型カバレッジで生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T02:56:29Z)
• Factually Consistent Summarization via Reinforcement Learning with Textual Entailment Feedback [57.816210168909286]
  我々は,この問題を抽象的な要約システムで解くために,テキストエンテーメントモデルの最近の進歩を活用している。 我々は、事実整合性を最適化するために、レファレンスフリーのテキストエンターメント報酬を用いた強化学習を用いる。 自動測定と人的評価の両結果から,提案手法は生成した要約の忠実さ,サリエンス,簡潔さを著しく向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T21:04:04Z)
• Interpretable Automatic Fine-grained Inconsistency Detection in Text Summarization [56.94741578760294]
  本研究の目的は, 要約中の事実誤りの微粒化を予測し, 微粒化不整合検出の課題を提案することである。 要約における現実的不整合の検査方法に触発され,解析可能な微粒不整合検出モデルであるFinGrainFactを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T22:11:47Z)
• Questioning the Validity of Summarization Datasets and Improving Their Factual Consistency [14.974996886744083]
  SummFCは,事実整合性を改善したフィルタされた要約データセットである。 我々は,データセットが要約システムの開発と評価のための有効なベンチマークとなるべきだと論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T15:04:20Z)
• Improving Factual Consistency of Abstractive Summarization via Question Answering [25.725873545789046]
  要約における事実整合性に対処するアプローチを提案する。 まず,実体整合性を測定するための効率的な自動評価指標を提案する。 次に,モデル学習時に提案するメトリックを最大化する新しい学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T19:07:21Z)
• Multi-Fact Correction in Abstractive Text Summarization [98.27031108197944]
  Span-Factは、質問応答モデルから学んだ知識を活用して、スパン選択によるシステム生成サマリーの補正を行う2つの事実補正モデルのスイートである。 我々のモデルは、ソースコードのセマンティック一貫性を確保するために、反復的または自動回帰的にエンティティを置き換えるために、シングルまたはマルチマスキング戦略を採用している。 実験の結果,自動測定と人的評価の両面において,要約品質を犠牲にすることなく,システム生成要約の事実整合性を大幅に向上させることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T02:51:02Z)
• Enhancing Factual Consistency of Abstractive Summarization [57.67609672082137]
  ファクトアウェアな要約モデル FASum を提案し,実情関係を抽出し,要約生成プロセスに統合する。 次に,既存のシステムから生成した要約から事実誤りを自動的に補正する事実補正モデルFCを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T07:36:10Z)

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。