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J-GLOBAL ID：202102238895450345   整理番号：21A2406991

対話要約における話者情報を持つEmbeddingの効果

The Effects of Embedding with Speaker Identity Information in Dialogue Summarization

著者 (3件)： 楢木悠士 (早稲田大 理工学術院) ,  酒井哲也 (早稲田大 理工学術院) ,  林良彦 (早稲田大 理工学術院)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 20th  号： 第2分冊  ページ： 315-318  発行年： 2021年08月12日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・対話要約において,既存研究で未検証であった話者識別情報を含んだSpeaker Embedding(SE)を加算する箇所を変えた場合の効果を実験的に分析。
・対話要約モデルとして文書要約モデルであるPEGASUSを使用。
・Position Embdding(PE)の情報性の乏しい箇所にSEを加算すると,ROUGEスコアおよび収束性が向上することを確認。

シソーラス用語： *抄録作業 ,  会話 ,  人間 ,  実験 ,  収束 ,  *自然言語処理 ,  英語 ,  機械学習 ,  報告
準シソーラス用語： *自動要約 ,  対話 ,  話者 ,  検証実験 ,  収束性 ,  深層学習 ,  要約

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (10件)：

• Jingqing Zhang et al. PEGASUS: Pre-training with extracted gapsentences for abstractive summarization. In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 2020.
• Dongling Xiao et al. Ernie-gen: An enhanced multi-flow pre-training and fine-tuning framework for natural language generation. arXiv preprint arXiv:2001.11314, 2020.
• Jia-Chen Gu et al. Speaker-aware bert for multi-turn response selection in retrieval-based chatbots. In Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2020.
• 楢木悠士, 酒井哲也. 話者情報を考慮した対話要約. 言語処理学会第27回年次大会, B7-4, 2021.
• Bogdan Gliwa et al. SAMSum corpus: A human-annotated dialogue dataset for abstractive summarization. In Proceedings of the 2nd Workshop on New Frontiers in Summarization, pp. 70-79, Hong Kong, China, November 2019. Association for Computational Linguistics.

タイトルに関連する用語 (2件)： 対話 ,  話者