Konferenzbeitrag
Improving extractive dialogue summarization by utilizing human feedback
Automatic summarization systems usually are trained and evaluated in a particular domain with fixed data sets. When such a system is to be applied to slightly different input, labor- and cost-intensive annotations have to be created to retrain the system. We deal with this problem by providing users with a GUI which allows them to correct automatically produced imperfect summaries. The corrected summary in turn is added to the pool of training data. The performance of the system is expected to improve as it adapts to the new domain.
- Sprache
-
Englisch
- Thema
-
Zusammenfassung
Dialog
Annotation
Graphische Benutzeroberfläche
Maschinelles Lernen
Computerlinguistik
Digital Humanities
Sprache
- Ereignis
-
Geistige Schöpfung
- (wer)
-
Mieskes, Margot
Müller, Christoph
Strube, Michael
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wer)
-
Anaheim [u.a.] : ACTA Press
Mannheim : Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS) [Zweitveröffentlichung]
- (wann)
-
2022-11-30
- URN
-
urn:nbn:de:bsz:mh39-114120
- Letzte Aktualisierung
-
06.03.2025, 09:00 MEZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Leibniz-Institut für Deutsche Sprache - Bibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
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Objekttyp
- Konferenzbeitrag
Beteiligte
- Mieskes, Margot
- Müller, Christoph
- Strube, Michael
- Anaheim [u.a.] : ACTA Press
- Mannheim : Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS) [Zweitveröffentlichung]
Entstanden
- 2022-11-30
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