Jun, 2024

大规模观点概括：使用 XL-OPSUMM 进行增量观点概括

PDF
TL;DR电子商务中的意见总结基于用户对产品的评论，该研究通过提出 Xl-OpSumm 框架实现对大规模评论的生成总结，并在实验中展示其在 AMASUM 和 Xl-Flipkart 数据集上的效率提升。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 一次创意主导的全部：用于观点摘要评估的 LLMs

    我们使用 SUMMEVAL-OP 数据集评估意见摘要，使用大型语言模型作为参考自由指标，发现 Op-I-Prompt 是评估意见摘要的良好替代方法，与人类判断的平均斯皮尔曼相关性达到 0.70，超过了以前的所有方法。这是我们在意见摘要领域首次探索使用开源和闭源模型的大型语言模型作为评估器。

    Feb, 2024

  • 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

  • AaKOS：基于知识的、面向方面的意见摘要

    本文提出一种面向产品评论的自适应知识型意见摘要模型，有效地捕捉了意见摘要所需的自适应性质并生成面向方面的摘要，能更好地个性化和信息化地为用户提供有用信息，适应用户的不同兴趣和偏好。

    May, 2023

  • 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

  • OpinSummEval: 重新审视舆情摘要自动评估

    观点总结与其他类型的总结任务有所不同，因为其独特关注于方面和情感。本文介绍了 OpinSummEval，它是一个包含人工评价和 14 个观点总结模型输出的数据集。我们进一步探讨了 24 个自动评估指标与人工评分之间在四个维度上的相关性。结果表明，基于神经网络的指标通常优于非神经网络的指标。然而，即使是构建在强大的模型基础之上，如 BART 和 GPT-3/3.5，也不能在所有维度上一致地与人工评分相关，凸显了观点总结自动评估方法的进步需求。代码和数据可在此 URL 公开获取。

    Oct, 2023

  • XL-Sum：针对 44 种语言的大规模多语言抽象摘要

    该研究介绍了一份名为 “XL-Sum” 的全面而多样化的数据集，其中包含来自 44 种语言的 100 万篇新闻文章及其摘要，旨在支持跨语言抽象文本摘要的未来研究工作，且在许多语言上可实现尤其高的 ROUGE-2 分数。

    Jun, 2021

  • 超越意见挖掘：客户评论观点总结

    本文介绍了基于神经网络和机器学习的 Opinion Summarization，主要是关于 customer reviews 的情感摘要，包括自监督、少样本和有监督学习方案，并提出了资源和评估方法。

    Jun, 2022