The Current State of Summarization

要約

テキスト情報の爆発的な増加に伴い、要約システムの重要性がますます高まっています。
この研究は、抽象的なテキスト要約における現在の技術状態を簡潔に示すことを目的としています。
その一環として、事前トレーニングされたエンコーダー/デコーダー モデルと大規模な自己回帰言語モデルへの現在のパラダイム シフトについて概説します。
さらに、要約システムを評価する際の課題と、ゼロショット要約のための命令調整モデルの可能性をさらに掘り下げます。
最後に、要約システムが現在どのように商用アプリケーションに統合されているかについて簡単に概要を説明します。

要約(オリジナル)

With the explosive growth of textual information, summarization systems have become increasingly important. This work aims to concisely indicate the current state of the art in abstractive text summarization. As part of this, we outline the current paradigm shifts towards pre-trained encoder-decoder models and large autoregressive language models. Additionally, we delve further into the challenges of evaluating summarization systems and the potential of instruction-tuned models for zero-shot summarization. Finally, we provide a brief overview of how summarization systems are currently being integrated into commercial applications.

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