論文の概要: Cross-Document Event-Keyed Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14795v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 18:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:09.932936
• Title: Cross-Document Event-Keyed Summarization
• Title（参考訳）: クロスドキュメントイベントキーによる要約
• Authors: William Walden, Pavlo Kuchmiichuk, Alexander Martin, Chihsheng Jin, Angela Cao, Claire Sun, Curisia Allen, Aaron Steven White,
• Abstract要約: イベントキー要約(EKS)をクロスドキュメント設定(CDEKS)に拡張する。 本稿では,文書間議論抽出のためのFAMUSデータセットのエキスパートアノテーションに基づいて,CDEKSのための高品質なデータセットSEAMUSを紹介する。 本報告では,SEAMUSのベースラインについて,小型モデル,微調整モデル,ゼロおよび少数ショット誘導LDM,詳細な改善,人体評価などについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.957271217461525
• License:
• Abstract: Event-keyed summarization (EKS) requires generating a summary about a specific event described in a document, given the document and an event representation extracted from it. In this work, we extend EKS to the cross-document setting (CDEKS), in which summaries must synthesize information from accounts of the same event given by multiple sources. We introduce SEAMUS (Summaries of Events Across Multiple Sources), a high-quality dataset for CDEKS based on an expert reannotation of the FAMUS dataset for cross-document argument extraction. We present a suite of baselines on SEAMUS, covering both smaller, fine-tuned models, as well as zero- and few-shot prompted LLMs, along with detailed ablations, and a human evaluation study, showing SEAMUS to be a valuable benchmark for this new task.
• Abstract（参考訳）: イベントキーの要約(EKS)では、ドキュメントに記述された特定のイベントに関する要約を生成する必要がある。 本研究では,EKSをクロスドキュメント設定(CDEKS)に拡張し,複数のソースから提供される同じイベントのアカウントから要約が情報を合成する必要がある。 クロスドキュメント引数抽出のためのFAMUSデータセットのエキスパート再注釈に基づく,CDEKSのための高品質なデータセットであるSEAMUS(Summaries of Events Across Multiple Sources)を紹介する。 筆者らはSEAMUSのベースラインについて,小型モデル,微調整モデル,ゼロおよび少数ショットのLDM,詳細な改善,人体評価などについて紹介し,SEAMUSが新たなタスクに有用なベンチマークとなることを示す。

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