Evaluating Emotional Nuances in Dialogue Summarization

要約

自動対話要約は、人間の会話から最も重要な内容を特定して短いテキスト要約を作成することを目的とした、十分に確立されたタスクです。
この分野における最近の進歩にも関わらず、ほとんどの研究は事実情報の要約に焦点を当てており、人間の相互作用を分析、監視、またはサポートするために有用な情報を伝えることができる感情的な内容は脇に置いてあることを、我々は示しています。
この論文では、会話の要約にどれだけ感情が保存されているかを定量化するための一連の尺度 $PEmo$ を提案および評価します。
結果は、最先端の要約モデルでは要約内の感情的な内容がうまく保存されていないことを示しています。
また、トレーニング セットを感情的な対話のみに減らすことで、最も顕著な事実情報を保存しながら、生成された要約で感情的な内容がより適切に保存されることも示します。

要約(オリジナル)

Automatic dialogue summarization is a well-established task that aims to identify the most important content from human conversations to create a short textual summary. Despite recent progress in the field, we show that most of the research has focused on summarizing the factual information, leaving aside the affective content, which can yet convey useful information to analyse, monitor, or support human interactions. In this paper, we propose and evaluate a set of measures $PEmo$, to quantify how much emotion is preserved in dialog summaries. Results show that, summarization models of the state-of-the-art do not preserve well the emotional content in the summaries. We also show that by reducing the training set to only emotional dialogues, the emotional content is better preserved in the generated summaries, while conserving the most salient factual information.

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