トピック制御型要約：トピック認識型評価とトランスフォーマー手法

トピック制御型要約は、ユーザーの関心に合わせて要約を生成することができる新しい研究分野である。しかし、既存の手法には重大な制限がある。例えば、大半の手法がRNNアーキテクチャに基づいているため、より最近のトランスフォーマーベースのアーキテクチャと比べて性能が大幅に低下する可能性がある。また、トピックを制御するためにはモデルのアーキテクチャを変更する必要がある。同時に、トピック制御型要約を専門的に評価するための確立された指標はない。本研究では、生成された要約とリクエストされたトピックの類似度に基づいて自動的に評価する新しいトピック指向の評価尺度を提案する。さらに、トランスフォーマーアーキテクチャでトピック埋め込みを活用し、効率的なコントロールトークンアプローチを提案する。実験結果は、コントロールトークンが埋め込み型アプローチよりも優れた性能を達成し、同時に大幅に高速であることを示している。