ACLSum: A New Dataset for Aspect-based Summarization of Scientific Publications

핵심 개념

ACLSum introduces a novel dataset for multi-aspect summarization of scientific papers, addressing the limitations of existing resources.

초록

• Extensive efforts have been made to develop summarization datasets, but many are automatically generated, leading to subpar resources.
• ACLSum is a carefully crafted dataset for multi-aspect summarization of scientific papers, focusing on challenges, approaches, and outcomes.
• The dataset enables evaluation of models based on pretrained language models and large language models.
• ACLSum facilitates extractive versus abstractive summarization evaluation within the scholarly domain.
• The dataset is manually annotated and validated by domain experts, providing gold standard annotations for aspects and summaries.
• Experiments show the effectiveness of different summarization strategies using ACLSum.
• The dataset is limited in size and focuses on English NLP papers from specific conferences.

통계

"ACLSum facilitates multi-aspect summarization of scientific papers."
"ACLSum contains 250 documents with an average length of approximately 40 sentences and 1,000 words."
"Extractive models trained on gold labels outperform those trained on silver labels."

인용구

"ACLSum facilitates multi-aspect summarization of scientific papers."
"Extractive models trained on gold labels outperform those trained on silver labels."

핵심 통찰 요약

ACLSum

by Sotaro Takes... 게시일 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05303.pdf

더 깊은 질문

어떻게 ACLSum을 다른 분야나 언어의 데이터셋을 포함하도록 확장할 수 있을까요?

ACLSum은 현재 영어 NLP 논문에 초점을 맞추고 있지만, 다른 분야나 언어의 데이터셋을 포함하기 위해 다음과 같은 방법으로 확장될 수 있습니다. 먼저, 다른 분야의 학술 논문을 수집하고 해당 분야의 전문가들을 활용하여 데이터셋을 수동으로 주석 처리할 수 있습니다. 또한, 다국어 자료를 수집하고 다국어 자료에 대한 다국어 번역 및 주석 처리를 통해 다양한 언어의 데이터셋을 포함할 수 있습니다. 이를 통해 ACLSum은 다양한 분야와 언어에 대한 요약 데이터셋을 구축하는 데 확장될 수 있습니다.

What are the implications of using manually annotated gold labels versus silver labels for training extractive models

수동으로 주석 처리된 골드 레이블과 실버 레이블을 사용하여 추출 모델을 훈련시키는 것의 영향은 다음과 같습니다. 수동으로 주석 처리된 골드 레이블은 정확한 평가를 위해 선호되지만, 훈련용으로 실버 레이블을 사용하는 것이 충분할 수 있습니다. 실버 레이블은 훈련 데이터로 사용될 때 정확한 평가는 어렵지만 모델 훈련에는 충분할 수 있습니다. 따라서 실버 레이블을 사용하여 훈련하는 것은 효율적인 방법일 수 있습니다.

How can the findings from ACLSum be applied to improve summarization systems in other domains

ACLSum의 결과를 다른 도메인의 요약 시스템을 개선하는 데 적용하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저, ACLSum에서 발견된 요약 모델의 성능 및 전략을 다른 도메인에 적용하여 해당 도메인의 요약 시스템을 개선할 수 있습니다. 또한 ACLSum에서 발견된 최적의 모델 및 훈련 전략을 다른 도메인에 적용하여 해당 도메인의 요약 시스템을 최적화할 수 있습니다. 또한 ACLSum의 결과를 기반으로 다른 도메인의 요약 시스템을 개선하기 위한 새로운 연구 및 기술 개발을 진행할 수 있습니다. 이를 통해 ACLSum의 결과를 다양한 도메인의 요약 시스템에 적용하여 효율적이고 정확한 요약을 제공할 수 있습니다.