論文の概要: MODABS: Multi-Objective Learning for Dynamic Aspect-Based Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03479v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 19:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 01:15:43.835240
• Title: MODABS: Multi-Objective Learning for Dynamic Aspect-Based Summarization
• Title（参考訳）: MODABS:動的アスペクトに基づく要約のための多目的学習
• Authors: Xiaobo Guo, Soroush Vosoughi,
• Abstract要約: 本稿では,Longformer-Encoder-Decoderを用いた新しい多目的学習フレームワークを提案する。 提案手法は3つの多様なデータセットのベースラインを著しく上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.111115148808196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid proliferation of online content necessitates effective summarization methods, among which dynamic aspect-based summarization stands out. Unlike its traditional counterpart, which assumes a fixed set of known aspects, this approach adapts to the varied aspects of the input text. We introduce a novel multi-objective learning framework employing a Longformer-Encoder-Decoder for this task. The framework optimizes aspect number prediction, minimizes disparity between generated and reference summaries for each aspect, and maximizes dissimilarity across aspect-specific summaries. Extensive experiments show our method significantly outperforms baselines on three diverse datasets, largely due to the effective alignment of generated and reference aspect counts without sacrificing single-aspect summarization quality.
• Abstract（参考訳）: オンラインコンテンツの急速な普及は、動的なアスペクトベースの要約が目立つ効果的な要約方法を必要とする。 既知のアスペクトの固定セットを前提とする従来のものとは異なり、このアプローチは入力テキストのさまざまな側面に適応する。 本稿では,Longformer-Encoder-Decoderを用いた新しい多目的学習フレームワークを提案する。 このフレームワークはアスペクト数予測を最適化し、各アスペクトに対する生成された要約と参照の相違を最小化し、アスペクト固有の要約間の相違を最大化する。 大規模な実験により,本手法は,単一アスペクトの要約品質を犠牲にすることなく,生成されたアスペクトと参照アスペクトの効果的なアライメントによって,3つの多様なデータセットのベースラインを著しく上回ることがわかった。

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