詳細を教えてくれなくていい、要約だけを！トピック認識型畳み込みニューラルネットワークによる極端な要約化

極端な要約（extreme summarization）という新しい単一文書要約タスクを紹介します。このタスクは抽出的な戦略を好まないものであり、抽象的なモデリングアプローチを必要とします。目的は、「記事の内容は何ですか？」という質問に答える短い一文のニュース要約を作成することです。このタスクのために、英国放送協会（BBC）からオンライン記事を収集し、大規模な実世界データセットを作成しました。私たちは、記事のトピックに基づいて条件付けられ、完全に畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural networks）を使用した新しい抽象的モデルを提案します。実験的に示した結果、このアーキテクチャは文書内の長距離依存関係を捉え、関連性のあるコンテンツを認識し、自動評価および人間による評価においてオラクル抽出システムや最先端の抽象的アプローチよりも優れた性能を発揮しています。