Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38833
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
Titel: Two-Stage Movie Script Summarization: An Efficient Method For Low-Resource Long Document Summarization
VerfasserIn: Pu, Dongqi
Hong, Xudong
Lin, Pin-Jie
Chang, Ernie
Demberg, Vera
HerausgeberIn: McKeown, Kathleen
Sprache: Englisch
Titel: Proceedings of the Workshop on Automatic Summarization for Creative Writing - the 29th International Conference on Computational Linguistics : October 17, 2022, Gyeongju, Republic of Korea
Seiten: 57-66
Verlag/Plattform: ACL
Erscheinungsjahr: 2022
Erscheinungsort: [Stroudsburg, PA]
Konferenzort: Gyeongju, Republic of Korea
DDC-Sachgruppe: 400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: The Creative Summarization Shared Task at COLING 2022 aspires to generate summaries given long-form texts from creative writing. This paper presents the system architecture and the results of our participation in the Scriptbase track that focuses on generating movie plots given movie scripts. The core innovation in our model employs a two-stage hierarchical architecture for movie script summarization. In the first stage, a heuristic extraction method is applied to extract actions and essential dialogues, which reduces the average length of input movie scripts by 66% from about 24K to 8K tokens. In the second stage, a state-of-the-art encoder-decoder model, Longformer-Encoder-Decoder (LED), is trained with effective fine-tuning methods, BitFit and NoisyTune. Evaluations on the unseen test set indicate that our system outperforms both zero-shot LED baselines as well as other participants on various automatic metrics and ranks 1st in the Scriptbase track.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-388332
hdl:20.500.11880/35016
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38833
Datum des Eintrags: 26-Jan-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.