แนวคิดหลัก
映画脚本の要約は、長文のナラティブテキストであるため、現在の言語モデルの計算メモリ制約により困難である。本研究では、映画のシーンの重要性を特定し、重要なシーンのみを使って要約を生成することで、より正確な要約を生成できることを示す。
บทคัดย่อ
本研究では、映画脚本の要約に関する課題に取り組んでいる。映画脚本は通常長文であり、現在の言語モデルの計算メモリ制約により要約が困難である。
- 映画脚本は多数のシーンで構成されるが、重要なシーンは限られている。シーンの重要性を特定することが要約の鍵となる。
- 本研究では、人手で注釈された100本の映画のデータセットを作成し、シーンの重要性を特定するモデルを提案した。
- このモデルを使って重要なシーンを特定し、それらのみを入力として要約モデルを学習したところ、従来手法を大きく上回る要約結果が得られた。
- 質問応答ベースの評価でも、提案手法の要約が最も正確な情報を反映していることが示された。
- 提案手法は、長文の映画脚本を要約する際に、重要なシーンを選択的に使うことで、より効率的で正確な要約を生成できることを実証した。
สถิติ
映画脚本の平均長は35,926トークン、要約の平均長は860トークンである。
提案手法は、全文を入力として使う場合に比べ、要約長が半分程度でも高い性能を達成できている。
คำพูด
"映画脚本の要約は、長文のナラティブテキストであるため、現在の言語モデルの計算メモリ制約により困難である。"
"映画脚本は多数のシーンで構成されるが、重要なシーンは限られている。シーンの重要性を特定することが要約の鍵となる。"