هناك فرق حاسم بين تلخيص المستندات الفردية والمتعددة هو كيف يتجلى المحتوى البارز نفسه في المستند (المستندات). على الرغم من أن هذا المحتوى قد يظهر في بداية وثيقة واحدة، إلا أن المعلومات الأساسية تكرر بشكل متكرر في مجموعة من المستندات المتعلقة بموضوع معين، مما يؤدي إلى تأثير تأييد يزيد من حية معلومات المعلومات. في هذه الورقة، نقوم بالنماذج تأثير تأييد المستندات عبر المستندات واستخدامها في تلخيص مستندات متعددة. تقوم طريقتنا بإنشاء ملخص من كل مستند، والتي تعمل كموثوقية لتحديد المحتوى البارز من مستندات أخرى. يتم استخدام قطاعات نصية تم تأييدها بشدة لإثراء نموذج فك التشفير العصبي لتعزيزها في ملخص مبيعات. تتمتع هذه الطريقة بإمكانيات كبيرة للتعلم من أمثلة أقل لتحديد المحتوى البارزين، مما يخفف من الحاجة إلى إعادة تدريب مكلفة عند تعديل مجموعة المستندات بشكل حيوي. من خلال تجارب واسعة النطاق حول مجموعات بيانات تلخيص المستندات متعددة الوثائق القياسية، نوضح فعالية أسلوبنا المقترح على خطوط خطوط أساسية منشورة قوية. أخيرا، ألقينا الضوء على اتجاهات البحث في المستقبل ومناقشة تحديات أوسع من هذه المهمة باستخدام دراسة حالة.
A crucial difference between single- and multi-document summarization is how salient content manifests itself in the document(s). While such content may appear at the beginning of a single document, essential information is frequently reiterated in a set of documents related to a particular topic, resulting in an endorsement effect that increases information salience. In this paper, we model the cross-document endorsement effect and its utilization in multiple document summarization. Our method generates a synopsis from each document, which serves as an endorser to identify salient content from other documents. Strongly endorsed text segments are used to enrich a neural encoder-decoder model to consolidate them into an abstractive summary. The method has a great potential to learn from fewer examples to identify salient content, which alleviates the need for costly retraining when the set of documents is dynamically adjusted. Through extensive experiments on benchmark multi-document summarization datasets, we demonstrate the effectiveness of our proposed method over strong published baselines. Finally, we shed light on future research directions and discuss broader challenges of this task using a case study.
References used
https://aclanthology.org/
State-of-the-art abstractive summarization models generally rely on extensive labeled data, which lowers their generalization ability on domains where such data are not available. In this paper, we present a study of domain adaptation for the abstrac
Abstractive summarization, the task of generating a concise summary of input documents, requires: (1) reasoning over the source document to determine the salient pieces of information scattered across the long document, and (2) composing a cohesive t
Neural abstractive summarization systems have gained significant progress in recent years. However, abstractive summarization often produce inconsisitent statements or false facts. How to automatically generate highly abstract yet factually correct s
Information overload has been one of the challenges regarding information from the Internet. It is not a matter of information access, instead, the focus had shifted towards the quality of the retrieved data. Particularly in the news domain, multiple
Allowing users to interact with multi-document summarizers is a promising direction towards improving and customizing summary results. Different ideas for interactive summarization have been proposed in previous work but these solutions are highly di