SciSummPip:教師なし科学論文要約パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Ju Jiaxin; Liu Ming; Gao Longxiang; Pan Shirui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216115158497 整理番号：22P0201522

SciSummPip:教師なし科学論文要約パイプライン【JST・京大機械翻訳】

SciSummPip: An Unsupervised Scientific Paper Summarization Pipeline

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発行年： 2020年10月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月18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)

学術文書処理(SDP)ワークショップは,科学的タスクの自然言語理解に関するより多くの努力を奨励することである。それは3つの共有タスクを含み,LongSumm共有タスクに参加する。本論文では,ニュースドメインにおけるマルチドキュメントのための教師なしテキスト要約システムであるSummPip(Zhao et al.,2020)に触発されたテキスト要約システムSciSummPipについて述べる。著者らのSciSummPipは,文脈文表現のための変圧器ベースの言語モデルSciBERT(Beltagy et al., 2019),PageRank(Page et al.,1999)によるコンテンツ選択,深と言語情報による文章グラフ構築,文章グラフクラスタリング,およびグラフ内要約生成を含む。本研究は,コンテンツ選択と要約長制約が科学領域に適応するために適用される以前の方法とは異なる。訓練データセットとブラインドテストデータセットの両方に関する実験結果は,著者らの方法の有効性を示して,著者らは,BERTSコア(Zhangら,2019a)によってSciSummPipにおいて使用するモジュールのロバスト性を経験的に確認した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

情報加工一般 , 自然語処理

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