Read Top News First: A Document Reordering Approach for Multi-Document News Summarization

Auteurs : Chao Zhao, Tenghao Huang, Somnath Basu Roy Chowdhury, Muthu Kumar Chandrasekaran, Kathleen McKeown, Snigdha Chaturvedi

Accepted at Findings of ACL 2022
Licence : CC BY-NC-SA 4.0

Résumé : A common method for extractive multi-document news summarization is to re-formulate it as a single-document summarization problem by concatenating all documents as a single meta-document. However, this method neglects the relative importance of documents. We propose a simple approach to reorder the documents according to their relative importance before concatenating and summarizing them. The reordering makes the salient content easier to learn by the summarization model. Experiments show that our approach outperforms previous state-of-the-art methods with more complex architectures.

Soumis à arXiv le 19 Mar. 2022

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.