- …
- …
#20 #acl2021
summarized by : Shintaro Yamamoto
概要
入力文章に対して他の言語で要約するcross-lingual summarizationでは，学習に用いることができるコーパスを手に入れるのが難しい．言語リソースが不十分な場合におけるcross-lingual summarization手法を提案．
新規性
出力の要約を，入力と同じ言語の要約と生成したい言語の要約の2つを結合したものとして扱う．対象言語の要約を生成する際には，decoderはencoderの出力と元の言語の要約の2種類の情報を見ることになる．学習データの規模が不十分な場合，通常の要約データセットで言語を変換しない要約生成を学習した後に，cross-lingual summarizationを学習する2段階の学習を行う．
結果
英語と中国語のデータセットであるEn2ZhSum, Zh2EnSum CLSデータセット及び，新たに作成した英語とドイツ語のデータセットであるEn2DeSumを使用．ROUGEとBERTScoreによる評価ではZh2EnSumとEn2DeSumでは提案手法がベースラインを上回った一方，En2ZhSumでは性能が低くなってしまった．
- …
- …