論文の概要: Aspect-Aware Decomposition for Opinion Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17191v2
- Date: Tue, 18 Feb 2025 06:30:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:03:54.054749
- Title: Aspect-Aware Decomposition for Opinion Summarization
- Title（参考訳）: オピニオン要約のためのアスペクトアウェア分解
- Authors: Miao Li, Jey Han Lau, Eduard Hovy, Mirella Lapata,
- Abstract要約: 本稿では、アスペクト識別、意見統合、メタレビュー合成のタスクを分離する、レビューアスペクトによってガイドされるモジュラーアプローチを提案する。
科学研究、ビジネス、製品ドメインを表すデータセットをまたいだ実験を行います。
その結果,本手法は強いベースラインモデルと比較して,より基底的なサマリーを生成することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.38097397662436
- License:
- Abstract: Opinion summarization plays a key role in deriving meaningful insights from large-scale online reviews. To make this process more explainable and grounded, we propose a modular approach guided by review aspects which separates the tasks of aspect identification, opinion consolidation, and meta-review synthesis, enabling greater transparency and ease of inspection. We conduct extensive experiments across datasets representing scientific research, business, and product domains. Results show that our method generates more grounded summaries compared to strong baseline models, as verified through automated and human evaluations. Additionally, our modular approach, which incorporates reasoning based on review aspects, produces more informative intermediate outputs than knowledge-agnostic decomposed prompting. These intermediate outputs can also effectively support humans in summarizing opinions from large volumes of reviews.
- Abstract（参考訳）: 意見要約は、大規模なオンラインレビューから有意義な洞察を得る上で重要な役割を果たしている。
このプロセスをより説明しやすく、基礎づけるために、アスペクト識別、意見統合、メタレビュー合成といったタスクを分離し、透明性と検査の容易さを高めるための、レビューアスペクトによってガイドされたモジュラーアプローチを提案する。
科学研究、ビジネス、製品ドメインを表すデータセットにわたる広範な実験を行います。
以上の結果から,本手法は,強力なベースラインモデルと比較して,より基礎的な要約を生成することが確認された。
さらに、レビューの側面に基づく推論を取り入れたモジュラーアプローチでは、知識に依存しない分解プロンプトよりも、より情報的な中間出力が生成される。
これらの中間出力は、大量のレビューからの意見の要約において、人間を効果的に支援することができる。
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