論文の概要: DiscoGraMS: Enhancing Movie Screen-Play Summarization using Movie Character-Aware Discourse Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14666v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 17:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:27:20.576536
• Title: DiscoGraMS: Enhancing Movie Screen-Play Summarization using Movie Character-Aware Discourse Graph
• Title（参考訳）: DiscoGraMS:映画キャラクタ対応談話グラフを用いた映画スクリーンプレイ要約の強化
• Authors: Maitreya Prafulla Chitale, Uday Bindal, Rajakrishnan Rajkumar, Rahul Mishra,
• Abstract要約: 映画脚本を映画キャラクタ対応の談話グラフ(CaD Graph)として表現する新しいリソースであるDiscoGraMSを紹介する。 このモデルは、スクリーンプレイの内容をより包括的で忠実に表現することで、すべての健全な情報を保存することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.980991481207376
• License:
• Abstract: Summarizing movie screenplays presents a unique set of challenges compared to standard document summarization. Screenplays are not only lengthy, but also feature a complex interplay of characters, dialogues, and scenes, with numerous direct and subtle relationships and contextual nuances that are difficult for machine learning models to accurately capture and comprehend. Recent attempts at screenplay summarization focus on fine-tuning transformer-based pre-trained models, but these models often fall short in capturing long-term dependencies and latent relationships, and frequently encounter the "lost in the middle" issue. To address these challenges, we introduce DiscoGraMS, a novel resource that represents movie scripts as a movie character-aware discourse graph (CaD Graph). This approach is well-suited for various downstream tasks, such as summarization, question-answering, and salience detection. The model aims to preserve all salient information, offering a more comprehensive and faithful representation of the screenplay's content. We further explore a baseline method that combines the CaD Graph with the corresponding movie script through a late fusion of graph and text modalities, and we present very initial promising results.
• Abstract（参考訳）: 映画の脚本の要約は、標準的な文書の要約と比較すると、独特な課題の集合を示す。 スクリーンプレイは長いだけでなく、文字、対話、シーンの複雑な相互作用も備えており、直接的かつ微妙な関係や文脈的なニュアンスが多く、機械学習モデルが正確に把握し理解することが困難である。 近年の画面要約の試みは、微調整トランスフォーマーをベースとした事前訓練モデルに焦点をあてているが、これらのモデルは長期的な依存関係と潜伏関係を捉え、しばしば「中間の失われた」問題に遭遇する。 これらの課題に対処するために,映画脚本を映画キャラクタ対応の談話グラフ(CaD Graph)として表現する新しいリソースであるDiscoGraMSを紹介する。 このアプローチは、要約、質問応答、サリエンス検出など、さまざまな下流タスクに適している。 このモデルは、スクリーンプレイの内容をより包括的で忠実に表現することで、すべての健全な情報を保存することを目的としている。 さらに,CaDグラフと対応する映画スクリプトを結合したベースライン法を,グラフとテキストモダリティの後期融合により検討し,非常に初期の有望な結果を示す。

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