Abstractive Neural Multi-document Summarization Considering Cross Document Structure
| Project/Area Number |
21H03495
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
奥村 学 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (60214079)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上垣外 英剛 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (40817649)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
|
|---|
| Keywords | 自然言語処理 / 複数テキスト要約 / ニューラルモデル / 生成型要約 / 文書横断文間関係 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，ニューラル要約モデルを2段階の連結モデルとして構成し，
1) 文書横断共参照解析や文書横断構造解析の解析結果を考慮した上で，要約文集合をその順序とともに生成するニューラルモデル，2) 冗長性の度合いや文の順序の首尾一貫性の度合いを元に，順序付き要約文集合をリランキングし，最適な順序付き要約文集合を出力するニューラルモデルを研究開発する．1)の研究開発は，文書横断共参照解析および文書横断構造解析技術の研究開発と，それらの解析結果をencodeして要約文集合を生成するニューラルモデルの研究開発に細分化できるので，結果的に本研究課題は3つのコア技術に分解し研究開発を行なうことになる．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
テキスト内の文間の関係を解析する文書構造解析器は，我々のグループが世界最高性能を達成していたが，引き続き研究開発を継続し，新しい手法を提案することで，現在も世界最高性能を維持している．
この分野の技術の進歩を明確にできるよう，既存の上向き，下向きの解析戦略と最新の事前学習済み言語モデルを組み合わせることで強いベースライン解析器を構築した．この解析器を評価した結果，解析戦略には大きな差がなく，トークンではなくスパンのマスキングを採用した事前学習済み言語モデルが有効であることが分かった．特に，DeBERTa を用いると世
界最高性能を達成した．
また，十分な量の学習データを確保できないことにより，文間の修辞構造解析の性能は文内と比較して大幅に低く，下流タスクにとって大きな問題となっている．これを解決するため，学習データを逆翻訳することで得た擬似正解データを用いて解析器を事前学習し，正解データを用いて追加学習する手法を提案した．シフト還元法による上向き解析器，スパン分割による下向き解析器に提案法を適用し，標準的ベンチマークデータセットであるRST-DT，Instr-DT を用いて評価した結果，疑似正解データを用いることで Standard-ParsEval のスコアが約 1-2 ポイント向上することを確認した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
テキスト内の文間の関係を解析する文書構造解析器は，我々のグループが世界最高性能を達成していたが，引き続き研究開発を継続し，新しい手法を提案することで，現在も世界最高性能を維持している．
この分野の技術の進歩を明確にできるよう，既存の上向き，下向きの解析戦略と最新の事前学習済み言語モデルを組み合わせることで強いベースライン解析器を構築した．この解析器を評価した結果，解析戦略には大きな差がなく，トークンではなくスパンのマスキングを採用した事前学習済み言語モデルが有効であることが分かった．特に，DeBERTa を用いると世
界最高性能を達成した．
また，十分な量の学習データを確保できないことにより，文間の修辞構造解析の性能は文内と比較して大幅に低く，下流タスクにとって大きな問題となっている．これを解決するため，学習データを逆翻訳することで得た擬似正解データを用いて解析器を事前学習し，正解データを用いて追加学習する手法を提案した．シフト還元法による上向き解析器，スパン分割による下向き解析器に提案法を適用し，標準的ベンチマークデータセットであるRST-DT，Instr-DT を用いて評価した結果，疑似正解データを用いることで Standard-ParsEval のスコアが約 1-2 ポイント向上することを確認した．
|
| Strategy for Future Research Activity |
単一文書内での構造解析，ニューラル要約モデルを文書横断構造解析，ニューラル複数文書要約モデルへと拡張していくことを引き続き進めていく予定である．
|
Report
(2 results)
Research Products
(8 results)
