一个模型统领一切：斯洛文尼亚语摘要器排序
计算与语言
2023-08-08 v2
摘要
文本摘要是自然语言处理中的一项重要任务，多年来研究人员开发了各种方法，从基于规则的系统到神经网络。然而，没有单一模型或方法能在每种类型的文本上都表现良好。我们提出了一个系统，为给定文本推荐最合适的摘要模型。所提出的系统采用全连接神经网络，分析输入内容并预测对于给定输入，哪个摘要器在 ROUGE 分数方面应表现最佳。该元模型利用输入的不同特性，特别是其 Doc2Vec 文档表示，在四个为斯洛文尼亚语开发的不同摘要模型中进行选择。这四个斯洛文尼亚语摘要模型处理与资源较少语言的文本摘要相关的不同挑战。我们自动评估了所提出的 SloMetaSum 模型的性能，并对其部分进行了人工评估。结果表明，该系统成功地实现了自动选择最佳模型的步骤。
引用
@article{arxiv.2306.11518,
title = {One model to rule them all: ranking Slovene summarizers},
author = {Aleš Žagar and Marko Robnik-Šikonja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.11518},
year = {2023}
}