A Bag of Tricks for Dialogue Summarization
A Bag of Tricks for Dialogue Summarization
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对话总结的技巧包
DOI：
10.18653/v1/2021.emnlp-main.631
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
K. McKeown
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Muhammad Khalifa;Miguel Ballesteros;K. McKeown
与新闻或科技文章摘要相比，对话摘要有其独特的挑战。在这项工作中，我们探讨了任务的四个不同的挑战：处理和区分属于多个扬声器，否定理解，推理的情况下，和非正式的语言理解的对话部分。使用预训练的序列到序列语言模型，我们探索了说话人姓名替换，否定范围突出显示，相关任务的多任务学习以及域内数据的预训练。我们的实验表明，我们提出的技术确实提高了摘要性能，优于强基线。
Dialogue summarization comes with its own peculiar challenges as opposed to news or scientific articles summarization. In this work, we explore four different challenges of the task: handling and differentiating parts of the dialogue belonging to multiple speakers, negation understanding, reasoning about the situation, and informal language understanding. Using a pretrained sequence-to-sequence language model, we explore speaker name substitution, negation scope highlighting, multi-task learning with relevant tasks, and pretraining on in-domain data. Our experiments show that our proposed techniques indeed improve summarization performance, outperforming strong baselines.
DOI：
10.18653/v1/p19-1210
发表时间：
2019-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Manling Li;Lingyu Zhang;Heng Ji;R. Radke
通讯作者：
Manling Li;Lingyu Zhang;Heng Ji;R. Radke