ACLMay, 2021

自监督的多模态意见摘要

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TL;DR我们提出了一个名为 MultimodalSum 的自监督多模态意见摘要框架，它利用非文本数据如图像和元数据，通过分别为每种模态使用单独的编码器来获得每种模态的表征，并使用文本解码器生成摘要，最终通过多模态训练管道来融合多模态信息以提高摘要生成效果。在 Yelp 和 Amazon 数据集上的实验结果表明 MultimodalSum 的优越性。
opinion summarizationself-supervisedmultimodaldata fusionyelp and amazon datasets
发现论文，激发创造
  • 基于多模态自监督学习的渐进式视频摘要技术

    本文介绍了一种基于深度神经网络的视频摘要方法，该方法使用了多模态自监督学习框架，该框架可以在不需要大规模标注数据的情况下，通过视频与文本之间的语义一致性来获取视频的语义表示，并提出了一种渐进式摘要方法。实验表明，该方法的排名相关系数和 F 分数均优于现有视频摘要方法。

    Jan, 2022

  • 产品描述与问答辅助自我监督意见摘要

    在电子商务中，通过引入额外的信息源和自主训练的方法，我们提出了一种新颖的综合数据集创建策略来生成观点摘要。我们的模型采用了多编码器解码器框架，针对每个信息源使用一个编码器以在生成摘要时实现有效信息选择。实验证明，我们的方法与目前的最佳模型相比，在 ROUGE-1 F1 指标上平均提高了 14.5%。此外，人工评估结果显示，MEDOS 模型在连贯性和流畅性方面相对较高，分别为 0.41 和 0.5（-1 到 1 的评分），相较于现有模型具有更高的质量。据我们所知，我们是第一个利用额外信息源进行自主训练生成观点摘要的研究。

    Apr, 2024

  • 自监督和可控多文档意见摘要

    本文介绍了一种自我训练的方法，使用控制代码通过 Transformer 架构将多条评论进行无监督抽象摘要，并通过人工评估表明，该方法生成的摘要具有更高的质量和相关性。

    Apr, 2020

  • 观点摘要的小样本学习

    本文介绍了一种学习无监督条款，在生成模型中引入少量样本来捕获其必要属性的方法，用于生成商品评论等主观性文本的摘要，该方法比以往的提取和抽象方法更有效。

    Apr, 2020

  • 无监督意见摘要作为抄袭评论生成

    本研究提出了一种基于变分自编码器的生成模型，可以在无监督学习的条件下，通过控制输入文本的变异程度，生成简明扼要、持有共识观点的评论摘要。

    Nov, 2019

  • 信息丰富且可控的观点摘要

    本文提出了一种摘要框架，通过将目标的所有评论压缩为多个密集向量以代替传统的前置筛选步骤，从而最大化地保留所有信息，进而生成更具信息量的摘要，并且采用零样本技术，能够有效地生成根据用户需求定制的摘要，实验结果表明了该模型在 Rotten Tomatoes 数据集上的优越性能。

    Sep, 2019

  • OpineSum: 基于蕴含的自训练方法用于抽象意见摘要

    本文提出了一种基于自我训练的抽象化意见摘要方法 OpineSum，该方法使用文本蕴涵的新颖应用程序来捕捉一个项目的各种评论中的意见共识，从而在大规模上获得银标准摘要并训练无监督和少量样本的摘要系统，而在结构中实现了最先进的性能。

    Dec, 2022

  • 通过选择有信息量的评论学习观点摘要器

    本文研究了如何在大数据集上进行意见总结，并通过选择有信息量的评论子集并联合学习摘要生成器来解决这个问题。

    Sep, 2021

  • 大规模多角度意见总结与多样化评论子集

    本研究提出了 SUBSUMM，一种用于大规模多角度意见摘要的监督式摘要框架，实验证明该框架能够从数百个输入的评论中生成正面、负面和结论性摘要，并且深度分析表明评论子集的先进选择和两阶段训练方案对提高摘要性能至关重要。

    Oct, 2023

  • 一种基于主题感知的摘要生成框架，包含不同的模态侧面信息

    本文提出了一个灵活的自动摘要模型，利用统一主题编码器和三元对比学习，将单一或多模侧面信息与文档在相同语义空间内对齐。 在三个常用总结数据集上优于强基准线。

    May, 2023