基于政治句子 BERT 方法利用日本议会会议记录摘要话语以完成 NTCIR-15 的 QA Lab-PoliInfo-2 任务
计算与语言
2020-10-26 v1
摘要
政治会议期间会进行大量讨论，其转录文本中包含众多涉及不同话题的发言。若想了解发言者就某一给定话题的意图或意见，我们需要通读全部内容。为避免这种为把握往往冗长讨论而付出的高昂且耗时过程，NLP 研究者致力于生成话语的简明摘要。NTCIR-15 中 QA Lab-PoliInfo-2 任务的摘要子任务针对议会会议记录中的日语话语解决此问题，我们团队（SKRA）参与了该子任务。作为摘要话语的第一步，我们创建了一个新的预训练句子嵌入模型，即日语政治 Sentence-BERT（Japanese Political Sentence-BERT）。借助该模型，我们在无标注数据情况下对话语进行摘要。本文描述了我们解决该任务的方法并讨论其结果。
引用
@article{arxiv.2010.12077,
title = {Summarizing Utterances from Japanese Assembly Minutes using Political Sentence-BERT-based Method for QA Lab-PoliInfo-2 Task of NTCIR-15},
author = {Daiki Shirafuji and Hiromichi Kameya and Rafal Rzepka and Kenji Araki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12077},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 1 figure, 8 tables, NTCIR-15 conference