論文の概要: Beyond One-Size-Fits-All Summarization: Customizing Summaries for Diverse Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10675v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 19:08:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 16:13:38.096231
• Title: Beyond One-Size-Fits-All Summarization: Customizing Summaries for Diverse Users
• Title（参考訳）: 1サイズ以上の全要約: さまざまなユーザのための要約のカスタマイズ
• Authors: Mehmet Samet Duran, Tevfik Aytekin,
• Abstract要約: テキストデータの可読性を制御することは、異なるオーディエンスのための要約を作成する上で重要な要素である。 私たちは独自のカスタムデータセットを作成し、カスタムアーキテクチャでモデルをトレーニングします。 本手法は,精度とコヒーレンスを維持しつつ,可読性レベルを効果的に制御することを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License:
• Abstract: In recent years, automatic text summarization has witnessed significant advancement, particularly with the development of transformer-based models. However, the challenge of controlling the readability level of generated summaries remains an under-explored area, especially for languages with complex linguistic features like Turkish. This gap has the effect of impeding effective communication and also limits the accessibility of information. Controlling readability of textual data is an important element for creating summaries for different audiences with varying literacy and education levels, such as students ranging from primary school to graduate level, as well as individuals with diverse educational backgrounds. Summaries that align with the needs of specific reader groups can improve comprehension and engagement, ensuring that the intended message is effectively communicated. Furthermore, readability adjustment is essential to expand the usability of summarization models in educational and professional domains. Current summarization models often don't have the mechanisms to adjust the complexity of their outputs, resulting in summaries that may be too simplistic or overly complex for certain types of reader groups. Developing adaptive models that can tailor content to specific readability levels is therefore crucial. To address this problem, we create our own custom dataset and train a model with our custom architecture. Our method ensures that readability levels are effectively controlled while maintaining accuracy and coherence. We rigorously compare our model to a supervised fine-tuned baseline, demonstrating its superiority in generating readability-aware summaries.
• Abstract（参考訳）: 近年、自動テキスト要約は、特にトランスフォーマーベースのモデルの開発において顕著な進歩をみせている。 しかし、生成した要約の可読性レベルを制御することの難しさは、特にトルコ語のような複雑な言語的特徴を持つ言語にとって、未調査の領域である。 このギャップは効果的なコミュニケーションを妨げる効果があり、情報のアクセシビリティも制限される。 テキストデータの読みやすさの制御は、小学校から大学院まで、そして多様な教育的背景を持つ個人など、様々なリテラシーと教育レベルを持つ読者向けの要約を作成する上で重要な要素である。 特定の読者グループのニーズに合わせた要約は、理解とエンゲージメントを改善し、意図したメッセージが効果的に伝達されることを保証する。 さらに、教育分野や専門分野における要約モデルのユーザビリティを高めるためには、可読性調整が不可欠である。 現在の要約モデルは、しばしば出力の複雑さを調整するメカニズムを持っておらず、その結果、ある種の読者グループでは単純すぎるか過度に複雑すぎるような要約が生じる。 そのため、コンテントを特定の可読性レベルに調整できる適応モデルを開発することが重要である。 この問題に対処するため、独自のカスタムデータセットを作成し、カスタムアーキテクチャでモデルをトレーニングします。 本手法は,精度とコヒーレンスを維持しつつ,可読性レベルを効果的に制御することを保証する。 我々は,本モデルと教師付き微調整ベースラインとを厳密に比較し,可読性を考慮した要約を生成する上で,その優位性を示す。

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