教師有りコピー機構を用いた要約文生成

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タイトル別名
  • Abstractive Sentence Summarization with Supervised Copy-Mechanism

抄録

<p>現在のコピー機構は要約モデルの一部として訓練データから暗黙的に学習されているため，どのような単語をコピーするかは明示的になっていない．そこで本研究では適切なコピーが行われるよう，あらかじめ訓練データにおける原文表現の利用個所を推定し，その推定結果を教師にコピー機構を学習する手法を提案する．さらに，文要約手法に用いられているにも関わらずコピー機構が用いられてこなかったTransformerベースのモデルにおけるコピー機構の有効性を明らかにする．要約文生成データセットGigawordにおける自動評価を用いた実験の結果，Transformerベースのモデルでもコピー機構が有効であること，そして提案する教師ありコピー機構によりTransformerベースとLSTMベースの両方のモデルで性能が向上する事が確認された．特に，Transformerベースのモデルでは最大でROUGE-1，2がそれぞれ0.30，0.28ポイント向上し，有意差がみられた．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390003825189323776
  • NII論文ID
    130007856933
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_2h6gs901
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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