MACSum: Controllable Summarization with Mixed Attributes [56.7] MACSumは、混合属性を制御するための最初の人間アノテーションによる要約データセットである。 混合制御可能な要約の新しいタスクに対する2つの単純かつ効果的なパラメータ効率のアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Nov 2022 17:17:37 GMT)
複数の属性で制御可能な要約モデル（とデータセット）の提案。制御可能な点は「Topic, Speaker, Length, Extractiveness, Specificity」、よく動けば非常に理想形に近いように思う。残念ながら「We explore the hard prompt and soft prefix models to show this is a challenging task as a large gap between machine learning models and human still exists.」とのことだが、研究の進展を期待。
How Far are We from Robust Long Abstractive Summarization? [39.3] 我々は、信頼できる要約を生成するために、長い文書抽象要約システム(モデルとメトリクス)を実装して評価する。 長期の文書評価指標について,人間の評価結果から,ROUGEは要約の関連性を評価する上で最善であることが明らかとなった。 我々は、より広い範囲の要約設定でメトリクスの開発に貢献できることを願って、注釈付き長いドキュメントデータセットをリリースします。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:19:50 GMT)
ECTSum: A New Benchmark Dataset For Bullet Point Summarization of Long Earnings Call Transcripts [20.0] 我々は、公開企業によって運営されている決算書(ECT)を文書として、新たなデータセットを提示する。 重要な事実を正確に捉えるために、単純なyet- Effective(ECT-BPS)アプローチも提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Oct 2022 16:21:37 GMT)
Summary Workbench: Unifying Application and Evaluation of Text Summarization Models [24.4] テキスト要約モデルの開発と評価ツールであるサマリワークベンチを提案する。新しいモデルと評価基準は、Dockerベースのプラグインとして簡単に統合できる。 複数の測度を組み合わせた視覚分析は、モデルの強みと弱みに関する洞察を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Oct 2022 04:47:25 GMT)
Z-Code++: A Pre-trained Language Model Optimized for Abstractive Summarization [108.1] Z-Code++は、抽象的なテキスト要約に最適化された、新しいトレーニング済み言語モデルである。 このモデルは、まず、言語理解のためのテキストコーパスを用いて事前訓練され、続いて、接地テキスト生成のための要約コーパス上で継続的に事前訓練される。 パラメータ効率はXSumでは600倍のPaLM-540B,SAMSumでは200倍のGPT3-175Bを上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Aug 2022 01:00:54 GMT)
MentSum: A Resource for Exploring Summarization of Mental Health Online Posts [19.2] メンタルヘルスは、世界中の公衆衛生にとって重要な課題である。 オンラインプラットフォームの人気が高まるにつれて、多くの人々がプラットフォームを使ってメンタルヘルス状態を共有し、感情を表現し、コミュニティやカウンセラーからの助けを求めている。 Reachoutのようなプラットフォームの中には、ユーザーが助けを求めるために登録する専用のフォーラムもある。 Redditなど他のサービスでは、ユーザーが公開でも匿名でメンタルヘルスの苦痛を投稿するサブレディットを提供している。 ポストの長さは様々であるが、カウンセラーによる高速な処理のために短いが情報的な要約を提供することは有益である。 論文参考訳（メタデータ）参考訳（全文） (Thu, 2 Jun 2022 03:08:34 GMT)