Summarizing Lengthy Questions, Ishigaki+, IJCNLP2017

[ibadora]

概要

Yahoo! Answersデータセットの質問本文、タイトル対を質問-要約対とみなして質問要約モデルを構築する話。 http://aclweb.org/anthology/I17-1080

著者

Tatsuya ISHIGAKI, Hiroya Takamura, Manabu Okumura

Tokyo Institute of Technology

手法

質問要約データセットを用いて、抽出型、生成型のいくつかの要約モデルを学習＆ROUGEと人手評価で比較。

• ルールで抽出(先頭文、先頭質問文など)
• 教師あり機械学習を用いて抽出(質問文か否か、他に質問文が存在するかなどを素性に使用)
• ニューラルなモデルで生成(Encoder-Decoder, 注意機構付きEncoder-decoder、コピー機構付きencoder-decoderを比較)

実験設定・使用データ

Yahoo Answersデータセットをフィルタリングした作成した質問-要約対。

結果

生成型の手法がROUGE/人手評価ともに良い結果。