論文の概要: Systematic Exploration of Dialogue Summarization Approaches for Reproducibility, Comparative Assessment, and Methodological Innovations for Advancing Natural Language Processing in Abstractive Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15962v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 12:47:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:18.821182
• Title: Systematic Exploration of Dialogue Summarization Approaches for Reproducibility, Comparative Assessment, and Methodological Innovations for Advancing Natural Language Processing in Abstractive Summarization
• Title（参考訳）: 抽象要約における自然言語処理の促進のための再現性, 比較評価, 方法論的革新のための対話要約手法の体系的探索
• Authors: Yugandhar Reddy Gogireddy, Jithendra Reddy Gogireddy,
• Abstract要約: 本稿では,対話要約モデルの再現と評価について述べる。 本研究は、AMIデータセットを用いた対話要約モデルの徹底的な検討を含む。 主な目的は、人的評価を通じて、これらのモデルによって生成された要約の有意性と品質を評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Reproducibility in scientific research, particularly within the realm of natural language processing (NLP), is essential for validating and verifying the robustness of experimental findings. This paper delves into the reproduction and evaluation of dialogue summarization models, focusing specifically on the discrepancies observed between original studies and our reproduction efforts. Dialogue summarization is a critical aspect of NLP, aiming to condense conversational content into concise and informative summaries, thus aiding in efficient information retrieval and decision-making processes. Our research involved a thorough examination of several dialogue summarization models using the AMI (Augmented Multi-party Interaction) dataset. The models assessed include Hierarchical Memory Networks (HMNet) and various versions of Pointer-Generator Networks (PGN), namely PGN(DKE), PGN(DRD), PGN(DTS), and PGN(DALL). The primary objective was to evaluate the informativeness and quality of the summaries generated by these models through human assessment, a method that introduces subjectivity and variability in the evaluation process. The analysis began with Dataset 1, where the sample standard deviation of 0.656 indicated a moderate dispersion of data points around the mean.
• Abstract（参考訳）: 科学的研究、特に自然言語処理(NLP)領域における再現性は、実験結果の堅牢性を検証するのに不可欠である。 本稿では,対話要約モデルの再現と評価について述べる。 対話要約は,会話内容を簡潔かつ情報的な要約に凝縮し,効率的な情報検索と意思決定プロセスを支援することを目的とした,NLPの重要な側面である。 本研究では,AMI(Augmented Multi-party Interaction)データセットを用いた対話要約モデルの徹底的な検討を行った。 評価されたモデルには階層メモリネットワーク(HMNet)や、PGN(DKE)、PGN(DRD)、PGN(DTS)、PGN(DALL)などがある。 主目的は,評価過程において主観性と変動性を導入する手法である人的評価を通じて,これらのモデルによって生成された要約の情報性と品質を評価することである。 分析はDataset 1から始まり、サンプル標準偏差0.656は平均値に適度な散逸を示した。

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