論文の概要: Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Automated News Article Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17136v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 13:27:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:55:49.691292
• Title: Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Automated News Article Summarization
• Title（参考訳）: ニュース記事要約における大規模言語モデルの有効性の評価
• Authors: Lionel Richy Panlap Houamegni, Fatih Gedikli,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストデータを簡潔な要約に変換する能力を示した。 本稿では,LLMを用いたサプライチェーンリスク分析のためのニュース自動要約システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The automation of news analysis and summarization presents a promising solution to the challenge of processing and analyzing vast amounts of information prevalent in today's information society. Large Language Models (LLMs) have demonstrated the capability to transform vast amounts of textual data into concise and easily comprehensible summaries, offering an effective solution to the problem of information overload and providing users with a quick overview of relevant information. A particularly significant application of this technology lies in supply chain risk analysis. Companies must monitor the news about their suppliers and respond to incidents for several critical reasons, including compliance with laws and regulations, risk management, and maintaining supply chain resilience. This paper develops an automated news summarization system for supply chain risk analysis using LLMs. The proposed solution aggregates news from various sources, summarizes them using LLMs, and presents the condensed information to users in a clear and concise format. This approach enables companies to optimize their information processing and make informed decisions. Our study addresses two main research questions: (1) Are LLMs effective in automating news summarization, particularly in the context of supply chain risk analysis? (2) How effective are various LLMs in terms of readability, duplicate detection, and risk identification in their summarization quality? In this paper, we conducted an offline study using a range of publicly available LLMs at the time and complemented it with a user study focused on the top performing systems of the offline experiments to evaluate their effectiveness further. Our results demonstrate that LLMs, particularly Few-Shot GPT-4o mini, offer significant improvements in summary quality and risk identification.
• Abstract（参考訳）: ニュース分析と要約の自動化は、今日の情報社会で広く使われている膨大な情報の処理と分析の課題に対する、有望な解決策である。 大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストデータを簡潔で分かりやすい要約に変換する能力を示し、情報過負荷の問題に対する効果的な解決策を提供し、利用者に関連情報の簡単な概要を提供する。 この技術の特に重要な応用はサプライチェーンのリスク分析である。 企業はサプライヤーに関するニュースを監視し、法や規制の遵守、リスク管理、サプライチェーンのレジリエンスの維持など、いくつかの重要な理由からインシデントに対応する必要がある。 本稿では,LLMを用いたサプライチェーンリスク分析のためのニュース自動要約システムを開発した。 提案手法は,様々な情報源からのニュースを集約し,LSMを用いて要約し,その情報を明瞭で簡潔な形式でユーザに提示する。 このアプローチにより、企業は情報処理を最適化し、情報的決定を下すことができる。 1)LLMは,特にサプライチェーンリスク分析の文脈において,ニュース要約の自動化に有効か? 2) 可読性, 重複検出, リスク識別の両面において, LLMはどの程度有効か? そこで本稿では,当時公開されていたLCMを用いたオフライン研究を,オフライン実験の最高性能システムに着目したユーザスタディで補完し,その効果を更に評価した。 以上の結果から,LLM,特にFew-Shot GPT-4o miniは,要約品質とリスク識別の大幅な改善をもたらすことが示された。

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