[论文解读] Applying Natural Language Generation to Indicative Summarization

Min‐Yen Kan, Kathleen McKeown+1 more|ArXiv.org|Jul 16, 2001

Natural Language Processing Techniques参考文献 6被引用 7

一句话总结

本文提出了一种用于生成指示性多文档摘要的自然语言生成（NLG）框架，通过建模文档特征（如主题分布、媒体类型和查询相关性）来实现。该框架基于主题相关性和查询相关性进行内容规划，生成简洁且信息丰富的摘要，帮助用户决定是否阅读相关文档。该方法在医疗领域案例研究中通过Centrifuser系统进行了验证。

ABSTRACT

The task of creating indicative summaries that help a searcher decide whether to read a particular document is a difficult task. This paper examines the indicative summarization task from a generation perspective, by first analyzing its required content via published guidelines and corpus analysis. We show how these summaries can be factored into a set of document features, and how an implemented content planner uses the topicality document feature to create indicative multidocument query-based summaries.

研究动机与目标

• 解决自动摘要系统中忽视指示性摘要的问题，此类摘要可帮助用户判断是否应阅读文档。
• 建模文档特征（如主题相关性、媒体类型和元数据）作为摘要生成的语义输入。
• 开发一个内容规划模块，根据查询相关性和与常规情况的偏离程度选择相关特征。
• 实现并评估一个原型系统（Centrifuser），用于从多份文档生成指示性摘要。
• 探索语言实现和词汇选择在生成自然、紧凑的文档集合指代表达中的作用。

提出的方法

• 系统采用共识NLG架构，包含内容计算和内容规划两个阶段。
• 提取并以语义方式表示文档特征，如主题分布、内容类型、可读性和元数据。
• 通过每份文档的主题树和所有文档的合并复合主题来建模主题相关性，以计算典型性和查询相关性。
• 内容规划应用两条规则：报告与常规的偏离情况，以及报告与查询相关的信息。
• 当因数量过大而无法列出时，使用示例（如“如AMA指南”）作为文档集合的指代表达。
• 词汇选择使用短语级模板，语言实现则应用句法模式及词形一致规则。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用主题分布和媒体类型等文档特征生成指示性摘要？
• RQ2 指示性多文档摘要中的内容选择受哪些规则支配？
• RQ3 如何建模主题相关性和查询相关性以指导内容规划？
• RQ4 如何生成自然且紧凑的大规模文档集合指代表达？
• RQ5 元数据和文档衍生特征在有效指示性摘要生成中起什么作用？

主要发现

• Centrifuser系统成功利用文档特征而非文本提取生成指示性多文档摘要。
• 在人工分析的图书目录摘要中，主题相关性是使用频率最高的特征（出现率100%）。
• 元数据特征（如受众、目的和版本）在91%的单文档摘要中出现。
• 系统采用基于示例的指代表达，避免列出大量文档，从而提升流畅性和紧凑性。
• 内容规划模块有效应用了两条指导原则：报告与常规的偏离，以及报告与查询相关的内容。
• 原型系统表明，基于NLG的摘要生成可产生自然且信息丰富的摘要，适用于搜索决策支持。