オープンドメインポドキャストエピソードの自動要約【JST・京大機械翻訳】

Song Kaiqiang; Li Chen; Wang Xiaoyang; Yu Dong; Liu Fei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202168415180 整理番号：22P0207915

オープンドメインポドキャストエピソードの自動要約【JST・京大機械翻訳】

Automatic Summarization of Open-Domain Podcast Episodes

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発行年： 2020年11月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

TREC2020のPodcast Summarizationタスクに関する競合結果を達成する抽象要約の実装の詳細を示した。重要な情報を捕捉する簡潔なテキスト要約は,ポッドキャストに聞くかどうかを決定するユーザにとって極めて重要である。以前の研究は,主として文脈化された表現を学習する。代わりに,著者らは,(i)要約者への入力として機能する転写からの重要なセグメントの選択の重要性を含む,神経抽象要約の幾つかのあまり研究されていない側面を調べた。(ii)訓練事例の量と質の間のバランスを目立つ;(iii)適切な要約長さと開始/エンドポイント。このシステムの背後にある設計考察を強調し,神経抽象システムの強みと弱点への重要な洞察を提供する。著者らの結果は,抽象的要約者への入力として使用するための転写物からの重要なセグメントの同定が,長い文書を要約するために有利であることを示唆する。著者らの最良システムは,NIST評価者によって判断された1.559の品質評価を達成して,創造者記述に関して0.268(+21%)の絶対増加を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

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