論文の概要: QBSUM: a Large-Scale Query-Based Document Summarization Dataset from
Real-world Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14108v2
- Date: Wed, 28 Oct 2020 08:39:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 12:06:25.236300
- Title: QBSUM: a Large-Scale Query-Based Document Summarization Dataset from
Real-world Applications
- Title（参考訳）: qbsum:実世界アプリケーションからの大規模クエリベース文書要約データセット
- Authors: Mingjun Zhao, Shengli Yan, Bang Liu, Xinwang Zhong, Qian Hao, Haolan
Chen, Di Niu, Bowei Long and Weidong Guo
- Abstract要約: 提案するQBSUMは,中国語クエリベースの文書要約処理のための49,000以上のデータサンプルからなる高品質な大規模データセットである。
また,タスクに対する教師なしおよび教師なしの複数のソリューションを提案し,オフライン実験とオンラインA/Bテストの両方を通して,高速な推論と優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.507631900617817
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Query-based document summarization aims to extract or generate a summary of a
document which directly answers or is relevant to the search query. It is an
important technique that can be beneficial to a variety of applications such as
search engines, document-level machine reading comprehension, and chatbots.
Currently, datasets designed for query-based summarization are short in numbers
and existing datasets are also limited in both scale and quality. Moreover, to
the best of our knowledge, there is no publicly available dataset for Chinese
query-based document summarization. In this paper, we present QBSUM, a
high-quality large-scale dataset consisting of 49,000+ data samples for the
task of Chinese query-based document summarization. We also propose multiple
unsupervised and supervised solutions to the task and demonstrate their
high-speed inference and superior performance via both offline experiments and
online A/B tests. The QBSUM dataset is released in order to facilitate future
advancement of this research field.
- Abstract（参考訳）: クエリベースの文書要約は、検索クエリに直接答える、または関連する文書の要約を抽出または生成することを目的としている。
これは、検索エンジン、文書レベルの機械読解、チャットボットなど、様々なアプリケーションにとって有益な重要な技術である。
現在、クエリベースの要約用に設計されたデータセットは数が少なく、既存のデータセットもスケールと品質の両方で制限されている。
さらに,我々の知る限り,中国語クエリベースの文書要約のためのデータセットは公開されていない。
本稿では,中国語クエリに基づく文書要約作業のための49,000以上のデータサンプルからなる高品質な大規模データセットQBSUMを提案する。
また,タスクに対する教師なしおよび教師なしの複数のソリューションを提案し,オフライン実験とオンラインA/Bテストによる高速推論と優れた性能を示す。
この研究分野の今後の進歩を促進するため、QBSUMデータセットがリリースされた。
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