Fugu-MT 論文翻訳(概要): Text Summarization With Graph Attention Networks

論文の概要: Text Summarization With Graph Attention Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03583v1
Date: Sat, 04 Apr 2026 04:17:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.654091
Title: Text Summarization With Graph Attention Networks
Title（参考訳）: グラフ注意ネットワークを用いたテキスト要約
Abstract要約: 本研究では,グラフ情報,特にRST(Rhetorical Structure Theory)およびCoref(Co-Reference)グラフを活用し,ベースライン要約モデルの性能を向上させることを目的とした。我々は、単純な多層パーセプトロンアーキテクチャを使用し、提案したモデルにおいて、主要なデータセットであるCNN/DMにおける結果を改善した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9103337761169943
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study aimed to leverage graph information, particularly Rhetorical Structure Theory (RST) and Co-reference (Coref) graphs, to enhance the performance of our baseline summarization models. Specifically, we experimented with a Graph Attention Network architecture to incorporate graph information. However, this architecture did not enhance the performance. Subsequently, we used a simple Multi-layer Perceptron architecture, which improved the results in our proposed model on our primary dataset, CNN/DM. Additionally, we annotated XSum dataset with RST graph information, establishing a benchmark for future graph-based summarization models. This secondary dataset posed multiple challenges, revealing both the merits and limitations of our models.
Abstract（参考訳）: 本研究では,グラフ情報,特にRST(Rhetorical Structure Theory)およびCoref(Co-Reference)グラフを活用し,ベースライン要約モデルの性能を向上させることを目的とした。具体的には、グラフ情報を組み込むグラフ注意ネットワークアーキテクチャを実験した。しかし、このアーキテクチャは性能を向上しなかった。その後、我々は単純な多層パーセプトロンアーキテクチャを使用し、提案したモデルにおいて、主要なデータセットであるCNN/DMにおける結果を改善した。さらに、我々はXSumデータセットにRTTグラフ情報を加え、将来のグラフベース要約モデルのベンチマークを構築した。このセカンダリデータセットは、モデルのメリットと制限の両方を明らかにするために、複数の課題を提起しました。

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