This thesis aims to evaluate different abstractive text summarization models and techniques for summarizing resumes. It has two main objectives: investigate the models’ performance on resume summarization and assess the suitability of the generated summaries as resume introductions. Although automatic abstractive text summarization has gained traction in various areas, its application in the resume domain has not yet been explored. Resumes present a unique challenge for abstractive summarization due to their diverse style, content, and length. To address these challenges, three state-of-the-art pre-trained text generation models: BART, T5, and ProphetNet, were selected. Additionally, two approaches that can handle longer resumes were investigated. The first approach, named LongBART, modified the BART architecture by incorporating the Longformer’s self-attention into the encoder. The second approach, named HybridBART, used an extractive-then-abstractive summarization strategy. The models were fine-tuned on a dataset of 653 resume-introduction pairs and were evaluated using automatic metrics as well as two types of human evaluations: a survey and expert interviews. None of the models demonstrated superiority across all criteria and evaluation metrics. However, the survey responses indicated that LongBART showed promising results, receiving the highest scores in three out of five criteria. On the other hand, ProphetNet consistently received the lowest scores across all criteria in the survey, and across all automatic metrics. Expert interviews emphasized that the generated summaries cannot be considered correct summaries due to the presence of hallucinated personal attributes. However, there is potential for using the generated texts as resume introductions, given that measures are taken to ensure the hallucinated personal attributes are sufficiently generic. / Denna avhandling utvärderar olika modeller och tekniker för automatisk textsammanfattning för sammanfattning av CV:n. Avhandlingen har två mål: att undersöka modellernas prestanda på sammanfattning av CV:n och bedöma lämpligheten att använda de genererade sammanfattningar som CV-introduktioner. Även om automatisk abstrakt textsummering har fått fotfäste inom olika sammanhang är dess tillämpning inom CV-domänen ännu outforskad. CV:n utgör en unik utmaning för abstrakt textsammanfattning på grund av deras varierande stil, innehåll och längd. För att hantera dessa utmaningar valdes tre av de främsta förtränade modellerna inom textgenerering: BART, T5 och ProphetNet. Dessutom undersöktes två extra metoder som kan hantera längre CV:n. Det första tillvägagångssättet, kallat LongBART, modifierade BART-arkitekturen genom att inkludera självuppmärksamhet från Longformer-arkitekturen i kodaren. Det andra tillvägagångssättet, kallat HybridBART, använde en extraktiv-sen-abstraktiv sammanfattningsstrategi. Modellerna finjusterades med ett dataset med 653 CV-introduktionspar och utvärderades med hjälp av automatiska mått, samt två typer av mänsklig utvärdering: en enkätundersökning och intervjuer med experter. Ingen av modellerna visade överlägsenhet på alla kriterier och utvärderingsmått. Dock indikerade enkätsvaren att LongBART visade lovande resultat, genom att få högst poäng i tre av fem utvärderingskategorier. Å andra sidan fick ProphetNet lägst poäng i samtliga utvärderingskategorier, samt lägst poäng i alla automatiska mätningar. Expertintervjuer framhävde att de genererade sammanfattningarna inte kan anses vara pålitliga som fristående sammanfattningar på grund av förekomsten av hallucinerade personliga egenskaper. Trots detta finns det potential att använda dessa sammanfattningar som introduktioner, under förutsättningen att åtgärder vidtas för att säkerställa att hallucinerade personliga attribut är tillräckligt generiska.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-332407 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Krohn, Amanda |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Stockholm : KTH Royal Institute of Technology |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:520 |
Page generated in 0.1149 seconds