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J-GLOBAL ID：202102288438212672   整理番号：21A1422969

抽出型要約の書き換えによる要約生成

著者 (3件)： 高塚雅人 (早稲田大 理工学術院) ,  小林哲則 (早稲田大 理工学術院) ,  林良彦 (早稲田大 理工学術院)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 27th  ページ： ROMBUNNO.P1-16 (WEB ONLY)  発行年： 2021年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  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： ・従来の自動要約では,抽出型要約モデルによって原文と参照要約文のペアを作成し,生成型要約モデルにそのペアの書き換えを学習させるが,どのようなペアをどのようにして抽出して学習に用いるかが課題。
・参照要約の各文とそれに対応する原文書中の各文に対して,編集距離に基づく対応付けによる学習データとして抽出するペアを制限すること,および学習する生成型要約モデルを抽出型要約に対する後処理として用いることを検討。
・特に,Dongらの手法を基づいて,明示的な編集操作の系列を学習する抽出型要約書き換えモデルを提案。

シソーラス用語： *抄録作業 ,  *情報抽出 ,  編集 ,  *機械学習 ,  実験 ,  報告 ,  文章 ,  文書
準シソーラス用語： 自動要約 ,  BERT【言語モデル】 ,  評価実験 ,  要約 ,  ニュース記事

分類 (2件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 書き換え