[論文レビュー] Automatic Text Summarization Methods: A Comprehensive Review

Divakar Yadav, Jalpa Desai+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 3, 2022

Topic Modeling被引用数 30

ひとこと要約

この論文は、抽出型と抽象型を含む最新のテキスト要約の最先端を概観し、データセット、評価指標、将来の方向性を扱います。

ABSTRACT

One of the most pressing issues that have arisen due to the rapid growth of the Internet is known as information overloading. Simplifying the relevant information in the form of a summary will assist many people because the material on any topic is plentiful on the Internet. Manually summarising massive amounts of text is quite challenging for humans. So, it has increased the need for more complex and powerful summarizers. Researchers have been trying to improve approaches for creating summaries since the 1950s, such that the machine-generated summary matches the human-created summary. This study provides a detailed state-of-the-art analysis of text summarization concepts such as summarization approaches, techniques used, standard datasets, evaluation metrics and future scopes for research. The most commonly accepted approaches are extractive and abstractive, studied in detail in this work. Evaluating the summary and increasing the development of reusable resources and infrastructure aids in comparing and replicating findings, adding competition to improve the outcomes. Different evaluation methods of generated summaries are also discussed in this study. Finally, at the end of this study, several challenges and research opportunities related to text summarization research are mentioned that may be useful for potential researchers working in this area.

研究の動機と目的

• 情報過負荷を機械生成要約で解消する必要性を動機づける。
• テキスト要約の概念、アプローチ、技術の最新分析を提供する。
• 標準データセット、評価指標、再現性と比較を支援するインフラストラクチャを調査する。
• 要約における課題と将来の研究機会を特定する。

提案手法

• 要約を抽出型と抽象型のアプローチに分類し、それらの主要技術を議論する。
• テキスト要約で用いられる技術、ワークフロー、核心概念を要約する。
• 要約品質を評価するために使用される標準データセットと評価指標を調べる。
• 再現性と公平な比較を可能にする再利用可能なリソースとインフラストラクチャの役割を論じる。
• 評価手法と分野の進歩への含意を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 主な要約アプローチ（抽出型 vs. 抽象型）とその技術は何か？
• RQ2 要約品質を評価するために使用される標準データセットと評価指標は何か？
• RQ3 現在のテキスト要約システムを制限する課題は何で、将来の研究機会は何か？
• RQ4 リソースとインフラストラクチャを通じて結果の再現性と比較可能性をどう改善できるか？

主な発見

• テキスト要約の概念とアプローチの最新分析を詳細に提供する。
• 抽出型要約と抽象型要約の区別とそれぞれの技術を強調する。
• 評価方法論、データセット、および再現性のための再利用可能なリソースの重要性を論じる。
• 将来の要約研究を指針する課題と研究機会を概説する。