論文の概要: Label-Free Topic-Focused Summarization Using Query Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16411v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 08:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:28:55.231436
• Title: Label-Free Topic-Focused Summarization Using Query Augmentation
• Title（参考訳）: クエリ拡張を用いたラベルフリートピックフォーカス要約
• Authors: Wenchuan Mu, Kwan Hui Lim,
• Abstract要約: 本研究では、広範囲なラベル付きデータセットを必要としないトピック中心の要約のための新しい手法であるAQSを紹介した。 提案手法は,データ豊富な環境において,コスト効率の高いソリューションとしての可能性を示すとともに,関連性のある正確な要約を生成する能力を示す。 このイノベーションは、トピック中心の要約技術分野における幅広い応用とアクセシビリティの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.127049691404299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's data and information-rich world, summarization techniques are essential in harnessing vast text to extract key information and enhance decision-making and efficiency. In particular, topic-focused summarization is important due to its ability to tailor content to specific aspects of an extended text. However, this usually requires extensive labelled datasets and considerable computational power. This study introduces a novel method, Augmented-Query Summarization (AQS), for topic-focused summarization without the need for extensive labelled datasets, leveraging query augmentation and hierarchical clustering. This approach facilitates the transferability of machine learning models to the task of summarization, circumventing the need for topic-specific training. Through real-world tests, our method demonstrates the ability to generate relevant and accurate summaries, showing its potential as a cost-effective solution in data-rich environments. This innovation paves the way for broader application and accessibility in the field of topic-focused summarization technology, offering a scalable, efficient method for personalized content extraction.
• Abstract（参考訳）: 今日のデータと情報豊富な世界では、重要な情報を抽出し、意思決定と効率を高めるために膨大なテキストを活用するために、要約技術が不可欠である。 特に、トピック中心の要約が重要であるのは、拡張されたテキストの特定の側面にコンテンツを調整できるためである。 しかし、これは通常、広範囲のラベル付きデータセットとかなりの計算能力を必要とする。 本研究では,AQS(Augmented-Query Summarization)という新しい手法を提案する。 このアプローチは、機械学習モデルを要約タスクに転送しやすくし、トピック固有のトレーニングの必要性を回避する。 実世界のテストを通じて,本手法は関連性のある正確な要約を生成する能力を示し,データリッチ環境におけるコスト効率の高いソリューションとしての可能性を示した。 このイノベーションは、トピック中心の要約技術分野における幅広いアプリケーションとアクセシビリティの道を開き、パーソナライズされたコンテンツ抽出のためのスケーラブルで効率的な方法を提供する。

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