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Titel: Incorporating Distributions of Discourse Structure for Long Document Abstractive Summarization
VerfasserIn: Pu, Dongqi
Wang, Yifan
Demberg, Vera UdsID
HerausgeberIn: Rogers, Anna
Sprache: Englisch
In:
Titel: The 61st Conference of the the Association for Computational Linguistics : July 9-14, 2023 : ACL 2023 : Volume 1: Long papers
Seiten: 5574-5590
Verlag/Plattform: ACL
Erscheinungsjahr: 2023
Erscheinungsort: Stroudsburg, PA
Konferenzort: Toronto, Canada
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: For text summarization, the role of discourse structure is pivotal in discerning the core content of a text. Regrettably, prior studies on incorporating Rhetorical Structure Theory (RST) into transformer-based summarization models only consider the nuclearity annotation, thereby overlooking the variety of discourse relation types. This paper introduces the 'RSTformer', a novel summarization model that comprehensively incorporates both the types and uncertainty of rhetorical relations. Our RST-attention mechanism, rooted in document-level rhetorical structure, is an extension of the recently devised Longformer framework. Through rigorous evaluation, the model proposed herein exhibits significant superiority over state-of-the-art models, as evidenced by its notable performance on several automatic metrics and human evaluation.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-423132
hdl:20.500.11880/37985
http://dx.doi.org/10.22028/D291-42313
ISBN: 978-1-959429-72-2
Datum des Eintrags: 1-Jul-2024
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes



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