論文の概要: Just What You Desire: Constrained Timeline Summarization with Self-Reflection for Enhanced Relevance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17408v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 09:17:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:39.068634
• Title: Just What You Desire: Constrained Timeline Summarization with Self-Reflection for Enhanced Relevance
• Title（参考訳）: 好むべきこと: 自己回帰による制約付きタイムライン要約による関連性強化
• Authors: Muhammad Reza Qorib, Qisheng Hu, Hwee Tou Ng,
• Abstract要約: 制約付きタイムライン要約(CTLS)と呼ばれる新しいタスクを導入し、タイムライン内のすべてのイベントが制約を満たすタイムラインを生成する。 本稿では,大言語モデル(LLM)を用いて,特定の制約に従ってニュース記事を要約し,制約付きタイムラインに含まれる重要なイベントをクラスタ化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.53244715723573
• License:
• Abstract: Given news articles about an entity, such as a public figure or organization, timeline summarization (TLS) involves generating a timeline that summarizes the key events about the entity. However, the TLS task is too underspecified, since what is of interest to each reader may vary, and hence there is not a single ideal or optimal timeline. In this paper, we introduce a novel task, called Constrained Timeline Summarization (CTLS), where a timeline is generated in which all events in the timeline meet some constraint. An example of a constrained timeline concerns the legal battles of Tiger Woods, where only events related to his legal problems are selected to appear in the timeline. We collected a new human-verified dataset of constrained timelines involving 47 entities and 5 constraints per entity. We propose an approach that employs a large language model (LLM) to summarize news articles according to a specified constraint and cluster them to identify key events to include in a constrained timeline. In addition, we propose a novel self-reflection method during summary generation, demonstrating that this approach successfully leads to improved performance.
• Abstract（参考訳）: パブリックフィギュアや組織などのエンティティに関するニュース記事が与えられた場合、タイムライン要約(TLS)は、エンティティに関する重要なイベントを要約するタイムラインを生成する。 しかしながら、TLSタスクは、各読者の関心事が異なる可能性があるため、理想的あるいは最適のタイムラインが存在しないため、過小評価されている。 本稿では,制約付きタイムライン要約(CTLS:Constrained Timeline Summarization)と呼ばれる新しいタスクを導入する。 制約のあるタイムラインの例として、タイガー・ウッズ(英語版)の法的な戦いがあり、そこでは、彼の法的な問題に関連する出来事だけがタイムラインに現れる。 47のエンティティと5のエンティティを含む制約付きタイムラインの新しい人間検証データセットを収集した。 本稿では,大言語モデル(LLM)を用いて,特定の制約に従ってニュース記事を要約し,制約付きタイムラインに含まれる重要なイベントをクラスタ化する手法を提案する。 さらに,本手法が性能向上に有効であることを示すために,要約生成時の新たな自己回帰法を提案する。

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