[论文解读] Leveraging Word Embeddings for Spoken Document Summarization

Kuan‐Yu Chen, Shih‐Hung Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2015

Topic Modeling参考文献 24被引用 4

一句话总结

本文通过利用预训练词嵌入表示句子和文档，并使用余弦相似度对关键句子进行排序，提出了一种用于抽取式语音文档摘要的新型排序模型。实验表明，该方法在基准数据集上优于当前最先进方法，证明了基于嵌入的句子表征在摘要任务中的有效性。

ABSTRACT

Owing to the rapidly growing multimedia content available on the Internet, extractive spoken document summarization, with the purpose of automatically selecting a set of representative sentences from a spoken document to concisely express the most important theme of the document, has been an active area of research and experimentation. On the other hand, word embedding has emerged as a newly favorite research subject because of its excellent performance in many natural language processing (NLP)-related tasks. However, as far as we are aware, there are relatively few studies investigating its use in extractive text or speech summarization. A common thread of leveraging word embeddings in the summarization process is to represent the document (or sentence) by averaging the word embeddings of the words occurring in the document (or sentence). Then, intuitively, the cosine similarity measure can be employed to determine the relevance degree between a pair of representations. Beyond the continued efforts made to improve the representation of words, this paper focuses on building novel and efficient ranking models based on the general word embedding methods for extractive speech summarization. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed methods, compared to existing state-of-the-art methods.

研究动机与目标

• 通过将词嵌入整合到句子表征和排序中，提升抽取式语音文档摘要性能。
• 解决尽管在其他自然语言处理任务中表现优异，词嵌入在语音和文本摘要中应用有限的问题。
• 基于词嵌入表征开发高效且有效的排序模型用于摘要任务。
• 评估基于嵌入的模型与现有最先进方法在语音文档摘要中的性能表现。

提出的方法

• 将每个句子和整个文档表示为其词嵌入的平均值，以生成稠密向量表征。
• 使用句子嵌入与文档嵌入之间的余弦相似度来度量句子的相关性。
• 设计新型排序模型，根据句子与文档表征的语义相似度优先排序句子。
• 利用预训练词嵌入（例如，Word2Vec）捕捉语音内容中词语之间的语义关系。
• 将排序模型应用于选择前-k 个最具代表性的句子用于摘要生成。
• 在无需任务特定微调的情况下，利用基于嵌入的特征优化摘要流水线。

实验结果

研究问题

• RQ1 词嵌入能否提升抽取式语音文档摘要的性能？
• RQ2 通过平均词嵌入进行句子表征，在捕捉文档级显著性方面是否有效？
• RQ3 基于嵌入的排序模型能否超越传统抽取式摘要方法？
• RQ4 语义词表征的使用如何影响语音内容摘要的质量？

主要发现

• 所提方法在基准语音文档摘要数据集上优于现有最先进方法，表现更优。
• 对词嵌入取平均值为句子和文档的表征提供了有效且高效的方式。
• 基于嵌入表征的余弦相似度能有效识别出最相关的摘要句子。
• 词嵌入的整合使得摘要更具语义连贯性和信息量。