論文の概要: Abstractive Snippet Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10782v2
- Date: Sun, 15 Mar 2020 22:50:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 21:55:14.089910
- Title: Abstractive Snippet Generation
- Title（参考訳）: 抽象スニペット生成
- Authors: Wei-Fan Chen, Shahbaz Syed, Benno Stein, Matthias Hagen, Martin
Potthast
- Abstract要約: 抽象スニペット(英: abstractive snippet)とは、検索エンジンの検索結果ページのWebページを要約するために作成されたテキストである。
本稿では,遠隔監視のための2つの大規模ソース,すなわちアンカーコンテキストとWebディレクトリを識別する,抽象スニペット生成のための新しいアプローチを提案する。
本稿では,2方向の抽象スニペット生成モデルを提案し,コーパスと生成した抽象スニペットの品質を標準尺度,クラウドソーシング,および技術状況と比較して評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.30483409765206
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An abstractive snippet is an originally created piece of text to summarize a
web page on a search engine results page. Compared to the conventional
extractive snippets, which are generated by extracting phrases and sentences
verbatim from a web page, abstractive snippets circumvent copyright issues;
even more interesting is the fact that they open the door for personalization.
Abstractive snippets have been evaluated as equally powerful in terms of user
acceptance and expressiveness---but the key question remains: Can abstractive
snippets be automatically generated with sufficient quality?
This paper introduces a new approach to abstractive snippet generation: We
identify the first two large-scale sources for distant supervision, namely
anchor contexts and web directories. By mining the entire ClueWeb09 and
ClueWeb12 for anchor contexts and by utilizing the DMOZ Open Directory Project,
we compile the Webis Abstractive Snippet Corpus 2020, comprising more than 3.5
million triples of the form $\langle$query, snippet, document$\rangle$ as
training examples, where the snippet is either an anchor context or a web
directory description in lieu of a genuine query-biased abstractive snippet of
the web document. We propose a bidirectional abstractive snippet generation
model and assess the quality of both our corpus and the generated abstractive
snippets with standard measures, crowdsourcing, and in comparison to the state
of the art. The evaluation shows that our novel data sources along with the
proposed model allow for producing usable query-biased abstractive snippets
while minimizing text reuse.
- Abstract（参考訳）: 抽象スニペット(abstractive snippet)は、検索エンジンの結果ページにウェブページを要約するために作成されたテキストである。
従来の抽出スニペットは、Webページから動詞句や文を抽出することによって生成されるものであり、抽象スニペットは著作権問題を回避し、さらに興味深いのは、パーソナライズのための扉を開くことである。
抽象的なスニペットは、ユーザーの受け入れと表現力の点で等しく強力であると評価されてきたが、重要な疑問は残る。
本稿では,遠隔監視のための2つの大規模ソース,すなわちアンカーコンテキストとWebディレクトリを識別する,抽象スニペット生成のための新しいアプローチを提案する。
これは$\langle$query, snippet, document$\rangle$という形式の350万以上のトリプルからなり、スニペットはアンカーコンテキストかwebドキュメントの真のクエリバイアスされた抽象スニペットの代わりにwebディレクトリ記述である。
本稿では,2方向の抽象スニペット生成モデルを提案し,コーパスと生成した抽象スニペットの品質を標準尺度,クラウドソーシング,および技術状況と比較して評価する。
評価の結果,提案モデルと併用した新たなデータソースにより,テキスト再利用を最小化しつつ,クエリバイアス付き抽象スニペットを作成できることがわかった。
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