全球之声：跨语言自动新闻摘要中的跨界研究

我们构建了Global Voices，一个用于评估跨语言摘要方法的多语言数据集。我们提取Global Voices新闻文章在社交网络上的描述，以低成本收集15种语言的入英和出英摘要评估数据。特别地，对于入英摘要任务，我们基于强调准确性、覆盖度和可理解性的指南众包了一个高质量评估数据集。为确保该数据集质量，我们收集了人工评分以过滤掉劣质摘要，并对人类进行了调查，结果表明剩余摘要优于社交网络摘要。我们研究了翻译质量在跨语言摘要中的影响，将翻译后摘要方法与若干基线进行比较。我们的结果凸显了在单语摘要中被忽视的ROUGE指标的局限性。我们的数据集可从 https://forms.gle/gpkJDT6RJWHM1Ztz9 下载。