Policies and Evaluation for Online Meeting Summarization

要約

ますます多くの会議がデジタルドメインに移行することで、会議の要約は最近、学術研究と商業研究の両方に関心を集めています。
ただし、以前の学術研究では、会議が終了した後に実行されたオフラインタスクとしての会議の要約に焦点を当てています。
この論文では、オンライン会議の要約に関する最初の体系的な研究を実施します。
この目的のために、オンライン要約を実施するためのいくつかのポリシーを提案します。
オフライン設定と比較したこのタスクのユニークな課題について説明し、レイテンシと部分的な概要の品質を評価するための新しいメトリックを定義します。
Automin Datasetの実験では、1）オンラインモデルが強力な要約を作成できることが示されています。2）メトリックにより、中間出力を考慮して、3）適応ポリシーのパフォーマンスを非常に考慮して、さまざまなシステムの品質遅延トレードオフの詳細な分析を可能にします。
スケジュールされたものを修正しました。
これらの調査結果は、より広い研究コミュニティがこの重要なタスクを探求する出発点を提供します。

要約(オリジナル)

With more and more meetings moving to a digital domain, meeting summarization has recently gained interest in both academic and commercial research. However, prior academic research focuses on meeting summarization as an offline task, performed after the meeting concludes. In this paper, we perform the first systematic study of online meeting summarization. For this purpose, we propose several policies for conducting online summarization. We discuss the unique challenges of this task compared to the offline setting and define novel metrics to evaluate latency and partial summary quality. The experiments on the AutoMin dataset show that 1) online models can produce strong summaries, 2) our metrics allow a detailed analysis of different systems’ quality-latency trade-off, also taking into account intermediate outputs and 3) adaptive policies perform better than fixed scheduled ones. These findings provide a starting point for the wider research community to explore this important task.

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