SummHelper: Collaborative Human-Computer Summarization

要約

現在のテキスト要約のアプローチは主に自動であり、プロセスに対する人間の介入と制御の余地はかなり限られています。
このペーパーでは、人間とマシンのコラボレーションを促進するように設計された 2 フェーズの要約アシスタントである SummHelper を紹介します。
最初のフェーズにはコンテンツの選択が含まれます。システムは潜在的なコンテンツを推奨し、ユーザーが追加の選択を受け入れ、変更、または導入できるようにします。
次のフェーズであるコンテンツの統合では、SummHelper がこれらの選択内容から一貫した要約を生成します。ユーザーは要約とソース テキスト間の視覚的なマッピングを使用して要約を調整できます。
小規模なユーザー調査では、当社のアプリケーションの有効性が明らかになり、参加者は特に自動ガイダンスと個人入力の機会とのバランスを高く評価しています。

要約(オリジナル)

Current approaches for text summarization are predominantly automatic, with rather limited space for human intervention and control over the process. In this paper, we introduce SummHelper, a 2-phase summarization assistant designed to foster human-machine collaboration. The initial phase involves content selection, where the system recommends potential content, allowing users to accept, modify, or introduce additional selections. The subsequent phase, content consolidation, involves SummHelper generating a coherent summary from these selections, which users can then refine using visual mappings between the summary and the source text. Small-scale user studies reveal the effectiveness of our application, with participants being especially appreciative of the balance between automated guidance and opportunities for personal input.

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