التلخصات القائمة على الجانب المجردة هي مهمة توليد ملخصات مركزة تستند إلى نقاط اهتمام محددة. هذه الملخصات تساعد تحليل فعال للنص، مثل فهم الاستعراضات أو الآراء بسرعة من زوايا مختلفة. ومع ذلك، نظرا للاختلافات الكبيرة في نوع الجوانب لمجالات مختلفة (مثل المشاعر، ميزات المنتج)، تميل تطوير النماذج السابقة إلى أن تكون خاصة بالمجال. في هذه الورقة، نقترح WikiAsp، 1 مجموعة بيانات واسعة النطاق لتلخيص القائم على الجانب متعدد المجالات التي تحاول تحفيز البحث في اتجاه التلخيص المستند إلى جانب النطاق. على وجه التحديد، نبني DataSet باستخدام مقالات Wikipedia من 20 مجالات مختلفة، باستخدام عناوين القسم وحدود كل مقال كوكيل للتعليق على الجانب. نقترح العديد من النماذج الأساسية المباشرة لهذه المهمة وإجراء تجارب على مجموعة البيانات. تسليط الضوء على النتائج التحديات الرئيسية التي تواجهها نماذج التلخيص الموجودة في هذا الإعداد، مثل التعامل مع الضمير المناسب للمصادر المعروضة والشرح المستمر للأحداث الحساسة للوقت.
Abstract Aspect-based summarization is the task of generating focused summaries based on specific points of interest. Such summaries aid efficient analysis of text, such as quickly understanding reviews or opinions from different angles. However, due to large differences in the type of aspects for different domains (e.g., sentiment, product features), the development of previous models has tended to be domain-specific. In this paper, we propose WikiAsp,1 a large-scale dataset for multi-domain aspect- based summarization that attempts to spur research in the direction of open-domain aspect-based summarization. Specifically, we build the dataset using Wikipedia articles from 20 different domains, using the section titles and boundaries of each article as a proxy for aspect annotation. We propose several straightforward baseline models for this task and conduct experiments on the dataset. Results highlight key challenges that existing summarization models face in this setting, such as proper pronoun handling of quoted sources and consistent explanation of time-sensitive events.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تصبح التلخصات متعددة الوسائط ذات أهمية متزايدة لأنها هي أساس الإجابة على السؤال والبحث على شبكة الإنترنت والعديد من المهام الأخرى المصب الأخرى.ومع ذلك، فإن موادها التعليمية تفتقر إلى منظمة شاملة من خلال دمج الموارد من الطرائق المختلفة، مما يتخلف عن ا
تقدم هذه الورقة MediaSum، مجموعة بيانات مقابلة الوسائط على نطاق واسع تتكون من نصوص 463.6 كيلو بايت مع ملخصات إبتياج.لإنشاء هذه البيانات، نجمع مخالفات المقابلة من NPR و CNN وتوظيف نظرة عامة وأوصاف موضوع كملخصات.مقارنة مع الشركة العامة القائمة للحصول ع
التلخصات المتبقية هي مهمة صعبة لا توجد موارد علمية عبر اللغات المتاحة حاليا. للتغلب على عدم وجود مورد عالي الجودة، نقدم مجموعة بيانات جديدة لتلخيص أحادي اللغة وتبادر بالنظر إلى الزوج الإنجليزي الألماني. نقوم بجمع بيانات عالية الجودة العالية والعالمية
Rouge هو متري تقييم واسع الاستخدام في تلخيص النص.ومع ذلك، فإنه غير مناسب لتقييم أنظمة تلخيص الجماع حيث تعتمد على التداخل المعجمي بين معيار الذهب والملخصات التي تم إنشاؤها.يصبح هذا القيد أكثر وضوحا للغات الشاقة مع المفردات الكبيرة جدا ونسب عالية النوع
في هذه الورقة، نقدم تحديثا كبيرا إلى أول بيانات كيكة مجرية مسماة، The Szeged Ner Corpus.استخدمنا النقل الصفر - النار عبر اللغات لتهيئة تخصيب أنواع الكيان المشروح في الجسر باستخدام ثلاث نماذج NER العصبية: اثنان منها بناء على Corpus English Ontonotes و