[논문 리뷰] Automatic Text Summarization Methods: A Comprehensive Review

Divakar Yadav, Jalpa Desai외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 03.

Topic Modeling인용 수 30

한 줄 요약

이 논문은 최첨단 텍스트 요약을 조사하고, 추출적 및 추상적 접근법, 데이터셋, 평가 지표, 그리고 향후 방향을 다룬다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기계 생성 요약을 통해 정보 과부하를 해결해야 한다는 필요성을 제시한다.
• 텍스트 요약의 개념, 접근법, 기술에 대한 상세한 최첨단 분석을 제공한다.
• 복제 및 비교를 지원하는 표준 데이터셋, 평가 지표, 및 인프라를 조사한다.
• 텍스트 요약의 도전과제 및 향후 연구 기회를 식별한다.

제안 방법

• 요약을 추출적 및 추상적 접근법으로 분류하고 그 핵심 기법을 논의한다.
• 텍스트 요약에 사용되는 기법, 워크플로, 핵심 개념을 요약한다.
• 요약 품질 평가에 사용되는 표준 데이터셋 및 평가 지표를 검토한다.
• 복제 및 공정한 비교를 가능하게 하는 재사용 가능한 자원과 인프라의 역할을 논의한다.
• 평가 방법과 이들이 분야의 발전에 미치는 함의를 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주요 요약 접근법(추출적 vs. 추상적) 및 그들의 기법은 무엇인가?
• RQ2 요약 품질을 평가하기 위해 어떤 표준 데이터셋 및 평가 지표가 사용되는가?
• RQ3 현재 텍스트 요약 시스템을 제한하는 도전과제는 무엇이며, 향후 연구 기회는 무엇인가?
• RQ4 자원과 인프라를 통해 결과의 재현성과 비교 가능성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 텍스트 요약의 개념과 접근법에 대한 자세한 최첨단 분석을 제공합니다.
• 추출적 요약과 추상적 요약 간의 구분과 각 기법의 차이를 강조합니다.
• 평가 방법론, 데이터셋, 재현을 위한 재사용 가능한 자원의 중요성에 대해 논의합니다.
• 요약 분야의 향후 연구를 이끄는 도전과제와 연구 기회를 개략합니다.