面向播客转录文本的抽取式 grounded 摘要

播客近来呈现出快速流行之势。播客转录文本的摘要对内容提供者与消费者均具实际益处。它帮助消费者快速决定是否收听播客，并减轻内容提供者撰写摘要的认知负担。然而，播客摘要面临重大挑战，包括相对于输入的事实不一致性。口语转录文本中的言语不流畅与识别错误使该问题加剧。在本文中，我们探索一种新颖的抽象式（abstractive）摘要方法以缓解这些挑战。具体而言，我们的方法学习生成抽象式摘要，同时将摘要片段 grounding 于转录文本的特定部分，以便对摘要细节进行完整核查。我们在一个大型播客数据集上对所提方法开展一系列分析，并表明该方法可取得有前景的结果。Grounded 摘要在定位包含不一致信息的摘要与转录片段方面带来明确益处，从而显著提升自动与人工评估指标下的摘要质量。