RTSUM: Relation Triple-based Interpretable Summarization with Multi-level Salience Visualization

Core Concepts

Relation triples are utilized for interpretable summarization, enhancing understanding and context.

Abstract

Abstract:

RTSUM framework uses relation triples for summarization.
Salient relation triples selected via multi-level salience scoring.
Web demo provides fine-grained interpretations.
Introduction:

Text summarization crucial in information overload era.
Abstractive methods lack interpretability compared to extractive methods.
Interpretability in Summarization:

Extractive methods offer advantages in interpretability.
Selecting entire sentences may include unnecessary information.
Leveraging Relation Triples:

Relation triples used as basic unit for summarization.
Selection-and-sentencification approach combines extractive and abstractive methods.
Unsupervised Relation Triple-based Summarization Framework:

RTSUM identifies salient relation triples from various textual units.
Neural text-to-text architecture used for sentencification.
Demo: Interpretable Summarizing Tool:

Tool visualizes salience at three levels: sentences, relation triples, phrases.
Customization options available for users.
Implementation Details:

Text graph construction filters out less confident relation triples.
RTSUM ranks and selects top-K salient relation triples based on final scores.
Related Work:

Unsupervised extractive summarization focuses on key sentences using text graphs.
Unsupervised abstractive summarization utilizes autoencoding architecture or PLMs.
Conclusion:

RTSUM framework leverages relation triples for effective and interpretable summarization.

Stats

"Formally, we present an unsupervised Relation Triple-based Summarization framework, named RTSUM."
"The number of relation triples to be selected is set to K = 3."

Quotes

Key Insights Distilled From

RTSUM

by Seonglae Cho... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.13895.pdf

Deeper Inquiries

How can the fusion of extractive and abstractive approaches benefit other NLP tasks

抽出的手法と抽象化の手法を融合することは、他の自然言語処理（NLP）タスクに多くの利点をもたらす可能性があります。例えば、情報検索や質問応答などのタスクでは、重要な文やフレーズを選択して要約する際に、抽出的手法が有用です。一方で、生成的手法はより自然な文章を生成し、文脈を考慮した回答や要約を提供できるため、両者を組み合わせることで精度と自然さの両面から優れた結果が得られる可能性があります。

What are the potential drawbacks of relying solely on English-specific tools for sentence splitting and extraction

英語固有のツールだけに頼ることによる潜在的な欠点はいくつかあります。まず第一に、他言語への拡張性が制限されています。異なる言語や文化圏では独自の表現方法やニュアンスが存在するため、単純に英語ベースのツールをそのまま使用することは適切ではありません。また、特定言語固有の特徴や構造に依存する場合、他言語への適用性が低下し汎用性が失われてしまう可能性もあります。

How can the concept of multi-level salience visualization be applied to other domains beyond text summarization

マルチレベル・セイリエンス可視化コンセプトはテキスト要約以外でも他分野へ応用できます。例えばビジュアライゼーション技術は医療診断支援システムで活用されており、「XAI（Explainable Artificial Intelligence）」分野でも注目されています。データ解釈可能性向上だけでなく意思決定プロセス全体でも役立ちます。また製品開発段階では顧客フィードバック解析時等でも効果的です。