NarraSum：一个用于抽象式叙事摘要的大规模数据集
计算与语言
2023-06-29 v2
摘要
叙事摘要旨在生成叙事的精简版本，以描述其最显著的事件和人物。对叙事进行摘要具有挑战性，因为这需要理解事件因果关系和人物行为。为鼓励该方向的研究，我们提出了 NarraSum，一个大规模叙事摘要数据集。它包含 122K 篇叙事文档，这些文档收集自具有多样类型的电影和电视剧集的情节描述，以及它们对应的抽象式摘要。实验表明，在 NarraSum 上，人类与最先进的摘要模型之间存在很大的性能差距。我们希望该数据集能推动未来的摘要研究，以及更广泛的自然语言理解与生成研究。数据集可在 https://github.com/zhaochaocs/narrasum 获取。
引用
@article{arxiv.2212.01476,
title = {NarraSum: A Large-Scale Dataset for Abstractive Narrative Summarization},
author = {Chao Zhao and Faeze Brahman and Kaiqiang Song and Wenlin Yao and Dian Yu and Snigdha Chaturvedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01476},
year = {2023}
}
备注
EMNLP Findings 2022