CSDS：面向客服对话摘要的细粒度中文数据集
计算与语言
2021-09-07 v2
摘要
对话摘要近期备受关注。尤其在客服领域，客服人员可利用对话摘要通过快速了解客户问题与处理进度来提升工作。这些应用要求摘要包含单一说话人视角且具有清晰的话题流转结构，而现有数据集均不具备。因此，本文引入一个新颖的中文客服对话摘要数据集(CSDS)。CSDS 在两方面改进抽取式摘要：(1) 除整个对话的总体摘要外，还提供面向角色的摘要以获取不同说话人观点。(2) 所有摘要分别总结每个话题，从而包含对话的话题级结构。我们将 CSDS 中的任务定义为给定对话生成总体摘要与不同面向角色的摘要。接着，我们在 CSDS 上比较多种摘要方法，实验结果表明现有方法易生成冗余且不连贯的摘要。此外，在面向角色的摘要与话题结构上的性能表现更差。我们希望本研究能为中文对话摘要提供基准并惠及后续研究。
引用
@article{arxiv.2108.13139,
title = {CSDS: A Fine-Grained Chinese Dataset for Customer Service Dialogue Summarization},
author = {Haitao Lin and Liqun Ma and Junnan Zhu and Lu Xiang and Yu Zhou and Jiajun Zhang and Chengqing Zong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13139},
year = {2021}
}
备注
Accepted by EMNLP2021 main conference