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。

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