忠実性向上のためにn-gramの抽出性を報酬とする強化学習を用いる抽象型要約

抽象型要約生成モデルの出力する要約には、要約元となる原文書に記述される事実とは異なる内容が出力されることがある。本研究では強化学習の報酬を要約の原文書に対する抽出性とし、それを向上させることで、要約生成モデルが出力する要約の忠実性向上に取り組んだ。抽象型要約のタスクで使用されることが多いxsumデータセットを用いた実験の結果、出力された要約の抽出性が向上し、忠実性に対する自動評価尺度であるFEQAのスコアと原文書に対する含意が改善されることが確認された。