PODTILE: Facilitating Podcast Episode Browsing with Auto-generated Chapters
作者: Azin Ghazimatin, Ekaterina Garmash, Gustavo Penha, Kristen Sheets, Martin Achenbach, Oguz Semerci, Remi Galvez, Marcus Tannenberg, Sahitya Mantravadi, Divya Narayanan, Ofeliya Kalaydzhyan, Douglas Cole, Ben Carterette, Ann Clifton, Paul N. Bennett, Claudia Hauff, Mounia Lalmas
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2024-10-21
备注: 9 pages, 4 figures, CIKM industry track 2024
💡 一句话要点
PODTILE：提出一种自动生成章节的Transformer模型，用于改善播客浏览体验。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 播客章节生成 长音频理解 Transformer模型 encoder-decoder 自然语言处理
📋 核心要点
- 长音频内容缺乏结构化信息，用户难以快速定位感兴趣的内容片段，影响浏览体验。
- PODTILE通过微调的encoder-decoder Transformer模型，同时预测章节分割点和生成章节标题，实现自动章节划分。
- 实验表明，PODTILE在章节生成质量上优于现有方法，并能有效提升用户参与度和搜索效果。
📝 摘要（中文）
针对播客等长音频内容浏览中结构理解和定位困难的问题，提出了一种名为PODTILE的自动生成章节方法。由于现有播客平台上的内容大多缺乏人工标注的章节信息，因此自动化章节生成至关重要。播客章节生成面临着内容非结构化和文本过长的挑战。PODTILE是一个经过微调的encoder-decoder Transformer模型，用于分割对话数据，同时生成章节过渡点和标题。为了保持上下文信息，模型输入文本会补充全局上下文，包括播客标题、描述和之前的章节标题。实验结果表明，PODTILE在ROUGE指标上比最强的基线提高了11%。此外，自动生成的章节有助于提升用户对冷门播客的参与度，并能增强稀疏检索在搜索任务中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有播客平台上的长音频内容缺乏人工标注的章节信息，导致用户难以理解整体结构和快速定位相关内容。现有方法难以处理播客内容非结构化、文本长度过长以及对话内容上下文复杂等问题。
核心思路：PODTILE的核心思路是利用Transformer模型强大的序列建模能力，同时预测章节分割点和生成章节标题。通过encoder-decoder结构，模型能够学习到文本的语义表示，并将其转化为章节信息。为了更好地理解上下文，模型还引入了全局上下文信息，例如播客标题和描述。
技术框架：PODTILE采用encoder-decoder Transformer架构。Encoder负责将输入的播客文本转录信息编码成语义向量表示。Decoder则基于该向量表示，依次预测章节分割点和章节标题。在训练过程中，模型同时优化章节分割和标题生成的损失函数。为了增强模型的上下文理解能力，输入文本会拼接播客标题、描述以及之前的章节标题等全局信息。
关键创新：PODTILE的关键创新在于同时进行章节分割和标题生成，并引入全局上下文信息。这种联合建模方式能够更好地利用文本信息，提高章节生成的质量。此外，针对播客文本长度过长的问题，PODTILE采用了高效的Transformer模型，能够在保证性能的同时，降低计算复杂度。
关键设计：PODTILE使用预训练的Transformer模型作为基础架构，并在此基础上进行微调。模型采用交叉熵损失函数优化章节分割任务，采用序列到序列的损失函数优化章节标题生成任务。在训练过程中，使用了数据增强技术，例如随机删除和替换文本，以提高模型的鲁棒性。具体的参数设置（如Transformer层数、隐藏层维度等）未在论文中明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PODTILE在章节生成任务上取得了显著的性能提升，ROUGE指标比最强的基线提高了11%。实验还表明，自动生成的章节能够有效提升用户对冷门播客的参与度。此外，章节标题能够增强稀疏检索在搜索任务中的有效性，表明PODTILE生成的章节信息具有实际应用价值。
🎯 应用场景
PODTILE可应用于各种长音频内容平台，例如播客、有声书等，能够自动生成章节信息，提升用户浏览体验。通过章节标题，用户可以快速了解内容概要，并定位到感兴趣的部分。此外，自动生成的章节信息还可以用于改进音频搜索和推荐系统，提高内容发现的效率。
📄 摘要（原文）
Listeners of long-form talk-audio content, such as podcast episodes, often find it challenging to understand the overall structure and locate relevant sections. A practical solution is to divide episodes into chapters--semantically coherent segments labeled with titles and timestamps. Since most episodes on our platform at Spotify currently lack creator-provided chapters, automating the creation of chapters is essential. Scaling the chapterization of podcast episodes presents unique challenges. First, episodes tend to be less structured than written texts, featuring spontaneous discussions with nuanced transitions. Second, the transcripts are usually lengthy, averaging about 16,000 tokens, which necessitates efficient processing that can preserve context. To address these challenges, we introduce PODTILE, a fine-tuned encoder-decoder transformer to segment conversational data. The model simultaneously generates chapter transitions and titles for the input transcript. To preserve context, each input text is augmented with global context, including the episode's title, description, and previous chapter titles. In our intrinsic evaluation, PODTILE achieved an 11% improvement in ROUGE score over the strongest baseline. Additionally, we provide insights into the practical benefits of auto-generated chapters for listeners navigating episode content. Our findings indicate that auto-generated chapters serve as a useful tool for engaging with less popular podcasts. Finally, we present empirical evidence that using chapter titles can enhance effectiveness of sparse retrieval in search tasks.