論文の概要: Converging Dimensions: Information Extraction and Summarization through Multisource, Multimodal, and Multilingual Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13715v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 17:15:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 18:45:06.729916
- Title: Converging Dimensions: Information Extraction and Summarization through Multisource, Multimodal, and Multilingual Fusion
- Title（参考訳）: 収束次元:マルチソース・マルチモーダル・マルチ言語融合による情報抽出と要約
- Authors: Pranav Janjani, Mayank Palan, Sarvesh Shirude, Ninad Shegokar, Sunny Kumar, Faruk Kazi,
- Abstract要約: 本稿では,複数の情報源の強みを生かして,このような課題に対処する新たな要約手法を提案する。
この研究は、テキストドキュメントのような従来型にない情報源を超えて進展し、YouTubeのプレイリスト、プレプリント、ウィキペディアページなど、より多様なデータを統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have led to new summarization strategies, offering an extensive toolkit for extracting important information. However, these approaches are frequently limited by their reliance on isolated sources of data. The amount of information that can be gathered is limited and covers a smaller range of themes, which introduces the possibility of falsified content and limited support for multilingual and multimodal data. The paper proposes a novel approach to summarization that tackles such challenges by utilizing the strength of multiple sources to deliver a more exhaustive and informative understanding of intricate topics. The research progresses beyond conventional, unimodal sources such as text documents and integrates a more diverse range of data, including YouTube playlists, pre-prints, and Wikipedia pages. The aforementioned varied sources are then converted into a unified textual representation, enabling a more holistic analysis. This multifaceted approach to summary generation empowers us to extract pertinent information from a wider array of sources. The primary tenet of this approach is to maximize information gain while minimizing information overlap and maintaining a high level of informativeness, which encourages the generation of highly coherent summaries.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は新たな要約戦略をもたらし、重要な情報を抽出するための広範囲なツールキットを提供している。
しかし、これらのアプローチは孤立したデータソースに依存しているため、しばしば制限される。
収集可能な情報の量は限られており、より少ない範囲のテーマをカバーしている。
本稿では,複数の情報源の強みを利用して,より包括的で情報的な複雑な話題の理解を提供することによって,このような課題に対処する新たなアプローチを提案する。
この研究は、テキストドキュメントのような従来型にない情報源を超えて進展し、YouTubeのプレイリスト、プレプリント、ウィキペディアページなど、より多様なデータを統合している。
上記の様々なソースは統一されたテキスト表現に変換され、より包括的な分析が可能となる。
要約生成に対するこの多面的アプローチは、より広範な情報源から関連する情報を抽出することを可能にする。
このアプローチの主な特徴は,情報の重複を最小限に抑えつつ情報獲得を最大化し,高レベルの情報伝達性を維持することである。
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