MovieSum: An Abstractive Summarization Dataset for Movie Screenplays
作者: Rohit Saxena, Frank Keller
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-08-12
备注: ACL 2024 Findings
💡 一句话要点
提出MovieSum数据集，用于电影剧本的抽象式摘要生成研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电影剧本摘要 抽象式摘要 长文本处理 自然语言处理 数据集构建
📋 核心要点
- 电影剧本摘要生成面临长文本理解和电影领域知识融合的挑战，现有方法难以有效处理。
- MovieSum数据集通过提供大规模、结构化的电影剧本数据，促进了抽象式摘要生成模型的研究。
- 该数据集包含2200个电影剧本，是现有同类数据集的两倍，并提供IMDb ID等元数据，方便外部知识的利用。
📝 摘要（中文）
电影剧本摘要生成具有挑战性，因为它需要理解长输入上下文以及电影特有的各种元素。大型语言模型在文档摘要方面取得了显著进展，但它们通常难以处理长输入上下文。此外，虽然电视节目剧本在最近的研究中受到了关注，但电影剧本摘要生成仍未得到充分探索。为了促进该领域的研究，我们提出了一个新的数据集MovieSum，用于电影剧本的抽象式摘要生成。该数据集包含2200个电影剧本及其对应的维基百科剧情摘要。我们手动格式化了电影剧本，以表示其结构元素。与现有数据集相比，MovieSum具有几个独特的特征：（1）它包含电影剧本，比电视节目剧本更长。（2）它是以前的电影剧本数据集的两倍大。（3）它提供了带有IMDb ID的元数据，以方便访问额外的外部知识。我们还展示了最近发布的大型语言模型应用于我们数据集上的摘要生成结果，以提供详细的基线。
🔬 方法详解
问题定义：电影剧本摘要生成任务旨在从长篇电影剧本中提取关键情节信息，生成简洁准确的摘要。现有方法，特别是基于大型语言模型的摘要方法，在处理长文本输入时面临挑战，并且缺乏对电影领域知识的有效利用。此外，现有的电影剧本数据集规模较小，限制了模型的训练和泛化能力。
核心思路：该论文的核心思路是构建一个大规模、高质量的电影剧本摘要数据集MovieSum，以促进电影剧本摘要生成任务的研究。通过提供丰富的训练数据，可以帮助模型更好地学习电影领域的知识，并提高处理长文本输入的能力。
技术框架：该论文主要关注数据集的构建，而非提出新的模型架构。数据集构建流程包括：1) 收集电影剧本和对应的维基百科剧情摘要；2) 手动格式化电影剧本，以表示其结构元素（例如，场景、对话等）；3) 提供IMDb ID等元数据，方便访问外部知识。论文还使用现有的大型语言模型在MovieSum数据集上进行了实验，作为基线结果。
关键创新：MovieSum数据集的主要创新点在于其规模和质量。它是现有电影剧本摘要数据集的两倍大，并且提供了结构化的剧本格式和丰富的元数据。这使得研究人员可以更容易地训练和评估电影剧本摘要生成模型，并利用外部知识来提高摘要的质量。
关键设计：数据集的关键设计在于剧本的格式化和元数据的提供。通过手动格式化剧本，可以使模型更容易理解剧本的结构和内容。提供IMDb ID等元数据，可以方便研究人员访问电影的演员、导演、剧情等信息，从而提高摘要的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建的MovieSum数据集包含2200个电影剧本，是现有同类数据集的两倍。论文还使用现有的大型语言模型在MovieSum数据集上进行了实验，为未来的研究提供了基线结果。这些基线结果表明，现有模型在电影剧本摘要生成任务上仍有很大的提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电影内容理解、智能推荐、自动剧情分析等领域。高质量的电影剧本摘要可以帮助用户快速了解电影内容，提高信息检索效率。此外，该数据集可以促进电影领域自然语言处理技术的发展，例如自动剧本生成、角色关系抽取等。
📄 摘要（原文）
Movie screenplay summarization is challenging, as it requires an understanding of long input contexts and various elements unique to movies. Large language models have shown significant advancements in document summarization, but they often struggle with processing long input contexts. Furthermore, while television transcripts have received attention in recent studies, movie screenplay summarization remains underexplored. To stimulate research in this area, we present a new dataset, MovieSum, for abstractive summarization of movie screenplays. This dataset comprises 2200 movie screenplays accompanied by their Wikipedia plot summaries. We manually formatted the movie screenplays to represent their structural elements. Compared to existing datasets, MovieSum possesses several distinctive features: (1) It includes movie screenplays, which are longer than scripts of TV episodes. (2) It is twice the size of previous movie screenplay datasets. (3) It provides metadata with IMDb IDs to facilitate access to additional external knowledge. We also show the results of recently released large language models applied to summarization on our dataset to provide a detailed baseline.