論文の概要: Exploring News Summarization and Enrichment in a Highly Resource-Scarce Indian Language: A Case Study of Mizo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00717v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 17:23:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-05 17:44:45.355728
- Title: Exploring News Summarization and Enrichment in a Highly Resource-Scarce Indian Language: A Case Study of Mizo
- Title（参考訳）: 高資源スカース言語におけるニュース要約と豊か化の探求--ミゾを事例として
- Authors: Abhinaba Bala, Ashok Urlana, Rahul Mishra, Parameswari Krishnamurthy,
- Abstract要約: 本研究では,三蔵ニュース記事の総合的な要約を生成するための簡易手法の有効性について検討する。
我々は,500件のミゾニュース記事とそれに対応する豊富な総論要約を公開している。
人的評価は,提案手法がミゾニュース記事の情報カバレッジを著しく向上させることを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.393476206148905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Obtaining sufficient information in one's mother tongue is crucial for satisfying the information needs of the users. While high-resource languages have abundant online resources, the situation is less than ideal for very low-resource languages. Moreover, the insufficient reporting of vital national and international events continues to be a worry, especially in languages with scarce resources, like \textbf{Mizo}. In this paper, we conduct a study to investigate the effectiveness of a simple methodology designed to generate a holistic summary for Mizo news articles, which leverages English-language news to supplement and enhance the information related to the corresponding news events. Furthermore, we make available 500 Mizo news articles and corresponding enriched holistic summaries. Human evaluation confirms that our approach significantly enhances the information coverage of Mizo news articles. The mizo dataset and code can be accessed at \url{https://github.com/barvin04/mizo_enrichment
- Abstract（参考訳）: ユーザの情報ニーズを満たすためには,母国語で十分な情報を得ることが不可欠である。
高リソース言語には豊富なオンラインリソースがあるが、非常に低リソース言語には理想的ではない。
さらに、重要な国家的・国際的出来事の報告が不十分であることは、特に『textbf{Mizo}』のような資源が乏しい言語では懸念されている。
本稿では、英語ニュースを利用して対応するニュースイベントに関する情報を補足し、強化する、三蔵ニュース記事の全体論的な要約を生成するための簡易手法の有効性について検討する。
さらに,500件のミゾニュース記事とそれに対応する豊富な総論要約を公開している。
人的評価は,提案手法がミゾニュース記事の情報カバレッジを著しく向上させることを確認した。
mizo データセットとコードは \url{https://github.com/barvin04/mizo_enrichment でアクセスできる
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