組織は情報の海を効率的に処理し、より良い意思決定を行うために自動テキスト要約を活用しています。金融セクターでは、投資銀行が四半期ごとのパフォーマンスを迅速に分析するために収益報告を要約し、メディア企業はニュースやソーシャルメディアの監視に要約を使用しています。
政府機関も、政策立案者が戦略を立て、目標を優先する手助けとして、長い方針文書や報告書を要約します。
要約技術は、文書の最も重要な内容に集中できるようにすることで理解を深め、重要な情報を記憶するのを助けます。時間の節約は、ステークホルダーがより広い視野を持って資料をレビューすることを可能にし、理解を深め、組織の意思決定を強化します。
AIを用いた要約の進化する能力は、多くの業界が情報の潮流を取り込むためにAIを採用するにつれて、成長を続けます。
本記事では、ROUGEメトリクス、METEOR、BERTScoreなど、要約の精度を客観的に評価する最先端の方法を探ります。評価技術の長所と短所を理解することは、選定や改善努力の指針を提供します。
記事の最終目的は、要約評価を明らかにして、チームがこの重要な能力を最大限に生かすために、パフォーマンスのベンチマークをより良くすることです。
さらに、AWSのFMEvalライブラリでは、Amazon SageMaker Clarifyを使用して基礎モデルの評価と選定を簡単に行う方法を示しています。これは、テキスト要約などのタスクにおいて、正確性や創造性、バイアスなど様々な指標に基づいてモデルを評価するのに役立ちます。
要約の品質を測る幅広い評価方法を知り、自らの要約システムを向上させるために本記事を参照してください。
出典 : Evaluate the text summarization capabilities of LLMs for enhanced decision-making on AWS https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/evaluate-the-text-summarization-capabilities-of-llms-for-enhanced-decision-making-on-aws/
