Fugu-MT 論文翻訳(概要): LaMSUM: A Novel Framework for Extractive Summarization of User Generated Content using LLMs

論文の概要: LaMSUM: A Novel Framework for Extractive Summarization of User Generated Content using LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15809v1
Date: Sat, 22 Jun 2024 10:25:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 20:25:27.746508
Title: LaMSUM: A Novel Framework for Extractive Summarization of User Generated Content using LLMs
Title（参考訳）: LaMSUM: LLMを用いたユーザ生成コンテンツの抽出要約のための新しいフレームワーク
Authors: Garima Chhikara, Anurag Sharma, V. Gurucharan, Kripabandhu Ghosh, Abhijnan Chakraborty,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、要約を含む幅広いNLPタスクにおいて、印象的なパフォーマンスを示している。投票アルゴリズムを活用して,LLMから抽出要約を生成する新しいフレームワークLaMSUMを提案する。 Llama 3 と Mixtral と Gemini の3つのオープンソース LLM について評価した結果,LaMSUM は最先端の抽出要約法より優れていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.770555526416268
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive performance across a wide range of NLP tasks, including summarization. Inherently LLMs produce abstractive summaries, and the task of achieving extractive summaries through LLMs still remains largely unexplored. To bridge this gap, in this work, we propose a novel framework LaMSUM to generate extractive summaries through LLMs for large user-generated text by leveraging voting algorithms. Our evaluation on three popular open-source LLMs (Llama 3, Mixtral and Gemini) reveal that the LaMSUM outperforms state-of-the-art extractive summarization methods. We further attempt to provide the rationale behind the output summary produced by LLMs. Overall, this is one of the early attempts to achieve extractive summarization for large user-generated text by utilizing LLMs, and likely to generate further interest in the community.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、要約を含む幅広いNLPタスクにおいて、印象的なパフォーマンスを示している。代わってLLMは抽象的な要約を生成するが、LLMを通して抽出的な要約を達成するという課題はいまだに未解明のままである。本研究では,このギャップを埋めるために,投票アルゴリズムを利用してLLMを用いて抽出要約を生成する新しいフレームワークであるLaMSUMを提案する。 Llama 3 と Mixtral と Gemini の3つのオープンソース LLM について評価した結果,LaMSUM は最先端の抽出要約法より優れていることがわかった。さらに,LLMが生成したアウトプット・サマリーの背景にある理論的根拠について述べる。全体として、これはLLMを利用して大きなユーザ生成テキストを抽出的に要約する試みの1つであり、コミュニティにさらなる関心を喚起する可能性が高い。

関連論文リスト

Scaling Up Summarization: Leveraging Large Language Models for Long Text Extractive Summarization [0.27624021966289597]
本稿では,Large Language Models (LLM) を利用した抽出要約フレームワークであるEYEGLAXSを紹介する。 EYEGLAXSは、事実的および文法的整合性を保証するために抽出的な要約に焦点を当てている。このシステムはPubMedやArXivといった有名なデータセットに新しいパフォーマンスベンチマークを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-28T13:52:19Z)
MixSumm: Topic-based Data Augmentation using LLMs for Low-resource Extractive Text Summarization [8.432813041805831]
低リソース抽出テキスト要約のためのMixSummを提案する。具体的には、MixSummはオープンソースのLLMであるLLaMA-3-70bを推進し、複数のトピックから情報を混合するドキュメントを生成する。 ROUGEスコアとL-Eval(参照不要LLaMA-3に基づく評価法)を用いて,生成された要約の質を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-10T03:25:47Z)
Towards Enhancing Coherence in Extractive Summarization: Dataset and Experiments with LLMs [70.15262704746378]
我々は,5つの公開データセットと自然言語ユーザフィードバックのためのコヒーレントな要約からなる,体系的に作成された人間アノテーションデータセットを提案する。 Falcon-40BとLlama-2-13Bによる予備的な実験では、コヒーレントなサマリーを生成するという点で大幅な性能向上(10%ルージュ-L)が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-05T20:25:04Z)
Assessing LLMs for Zero-shot Abstractive Summarization Through the Lens of Relevance Paraphrasing [37.400757839157116]
大言語モデル(LLM)は、与えられた記事に対する抽象的な要約のゼロショット生成において最先端のパフォーマンスを達成した。本稿では,LLMのロバスト性を測定するためのシンプルな戦略であるrelevance paraphrasingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-06T12:08:43Z)
TriSum: Learning Summarization Ability from Large Language Models with Structured Rationale [66.01943465390548]
本稿では,大規模言語モデルのテキスト要約能力を,コンパクトで局所的なモデルに抽出するフレームワークであるTriSumを紹介する。本手法は,様々なベンチマーク上での局所モデル性能を向上させる。また、要約の合理性に関する洞察を提供することで、解釈可能性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-15T14:36:38Z)
BooookScore: A systematic exploration of book-length summarization in the era of LLMs [53.42917858142565]
我々は,識別されたエラータイプを一切含まない要約文の割合を計測する自動測度BooookScoreを開発した。 GPT-4 や 2 のようなクローズドソース LLM は,オープンソースモデルよりも BooookScore の高いサマリーを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-01T20:46:44Z)
Summarization is (Almost) Dead [49.360752383801305]
我々は,大規模言語モデル(LLM)のゼロショット生成能力を評価するため,新しいデータセットを開発し,人間による評価実験を行う。本研究は, 微調整モデルにより生成した要約や要約よりも, LLM生成要約に対する人間の評価において, 明らかな優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-18T08:13:01Z)
On Learning to Summarize with Large Language Models as References [101.79795027550959]
大型言語モデル (LLM) は、一般的な要約データセットにおける元の参照要約よりも人間のアノテーションに好まれる。より小さなテキスト要約モデルに対するLLM-as-reference学習設定について検討し,その性能が大幅に向上するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:56:04Z)
Element-aware Summarization with Large Language Models: Expert-aligned Evaluation and Chain-of-Thought Method [35.181659789684545]
自動要約は、ソースドキュメントのキーアイデアを含む簡潔な要約を生成する。 CNN/DailyMailやBBC XSumからの引用は、主に幻覚と情報冗長性の点で騒々しい。本稿では,LCMを段階的に生成するためにSumCoT(Slide Chain-of-Thought)手法を提案する。実験結果から, ROUGE-L では, 最先端の微調整 PLM とゼロショット LLM を+4.33/+4.77 で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T18:54:35Z)
Zero-Shot Cross-Lingual Summarization via Large Language Models [108.30673793281987]
言語間要約(CLS)は、異なる対象言語で要約を生成する。近年のLarge Language Models (LLMs) の出現は、計算言語学コミュニティから広く注目を集めている。本稿では,異なるパラダイムからゼロショットCLSを実行するために,LSMを誘導するために様々なプロンプトを経験的に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-28T01:27:37Z)

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。