論文の概要: Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02413v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 03:39:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 20:25:21.918232
- Title: Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements
- Title（参考訳）: 抽象テキスト要約の現状, 課題, 改善
- Authors: Hassan Shakil, Ahmad Farooq, Jugal Kalita,
- Abstract要約: このレビューでは、最先端のメソッド、課題、ソリューション、比較、制限、将来の改善をチャートアップする包括的なアプローチを取り上げる。
本論文は,不適切な意味表現,事実整合性,制御可能なテキスト要約,言語間要約,評価指標などの課題を強調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.349503549199403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Specifically focusing on the landscape of abstractive text summarization, as opposed to extractive techniques, this survey presents a comprehensive overview, delving into state-of-the-art techniques, prevailing challenges, and prospective research directions. We categorize the techniques into traditional sequence-to-sequence models, pre-trained large language models, reinforcement learning, hierarchical methods, and multi-modal summarization. Unlike prior works that did not examine complexities, scalability and comparisons of techniques in detail, this review takes a comprehensive approach encompassing state-of-the-art methods, challenges, solutions, comparisons, limitations and charts out future improvements - providing researchers an extensive overview to advance abstractive summarization research. We provide vital comparison tables across techniques categorized - offering insights into model complexity, scalability and appropriate applications. The paper highlights challenges such as inadequate meaning representation, factual consistency, controllable text summarization, cross-lingual summarization, and evaluation metrics, among others. Solutions leveraging knowledge incorporation and other innovative strategies are proposed to address these challenges. The paper concludes by highlighting emerging research areas like factual inconsistency, domain-specific, cross-lingual, multilingual, and long-document summarization, as well as handling noisy data. Our objective is to provide researchers and practitioners with a structured overview of the domain, enabling them to better understand the current landscape and identify potential areas for further research and improvement.
- Abstract（参考訳）: 特に抽象的なテキスト要約の風景に焦点を当て, 抽出技術とは対照的に, 本調査では, 最先端技術, 普及課題, 今後の研究方向性について概観する。
本稿では,従来のシーケンス・ツー・シーケンス・モデル,事前訓練された大規模言語モデル,強化学習,階層的手法,マルチモーダル要約に分類する。
複雑さ、スケーラビリティ、テクニックの比較を詳細に調べていない以前の研究とは異なり、このレビューは最先端の手法、課題、ソリューション、比較、制限、将来の改善のチャートアップを含む包括的なアプローチを取り、研究者に抽象的な要約研究を進めるための広範な概要を提供する。
モデルの複雑さ、スケーラビリティ、適切なアプリケーションに関する洞察を提供する。
本稿では,不適切な意味表現,事実整合性,制御可能なテキスト要約,言語間要約,評価指標などの課題を強調する。
これらの課題に対処するために、知識の取り込みやその他の革新的な戦略を活用するソリューションが提案されている。
本論文は, 事実整合性, ドメイン固有性, クロスランガル性, 多言語性, 長期ドキュメントの要約などの新興研究分野を取り上げ, ノイズの多いデータを扱うことを特徴とする。
我々の目的は、研究者や実践者がドメインの構造化された概要を提供し、現在の景観をよりよく理解し、さらなる研究と改善のための潜在的な領域を特定できるようにすることである。
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