論文の概要: TREC 2020 Podcasts Track Overview
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15953v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 20:58:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-31 14:47:07.863455
- Title: TREC 2020 Podcasts Track Overview
- Title（参考訳）: TREC 2020 Podcastsのトラックオーバービュー
- Authors: Rosie Jones, Ben Carterette, Ann Clifton, Maria Eskevich, Gareth J. F.
Jones, Jussi Karlgren, Aasish Pappu, Sravana Reddy, Yongze Yu
- Abstract要約: ポッドキャストトラックは、2020年のText Retrieval Conference (TREC)で新しくなった。
トラックは、セグメント検索と要約の2つの共有タスクで構成された。
深層学習は検索実験と要約の両方において主要な実験的アプローチであった。
トラックは同じ2つのタスクでTREC 2021に戻り、参加者からのフィードバックに応じて若干の変更を加える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.310301831814579
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Podcast Track is new at the Text Retrieval Conference (TREC) in 2020. The
podcast track was designed to encourage research into podcasts in the
information retrieval and NLP research communities. The track consisted of two
shared tasks: segment retrieval and summarization, both based on a dataset of
over 100,000 podcast episodes (metadata, audio, and automatic transcripts)
which was released concurrently with the track. The track generated
considerable interest, attracted hundreds of new registrations to TREC and
fifteen teams, mostly disjoint between search and summarization, made final
submissions for assessment. Deep learning was the dominant experimental
approach for both search experiments and summarization. This paper gives an
overview of the tasks and the results of the participants' experiments. The
track will return to TREC 2021 with the same two tasks, incorporating slight
modifications in response to participant feedback.
- Abstract（参考訳）: Podcast Trackは、2020年のText Retrieval Conference (TREC)で発表された。
ポッドキャストトラックは、情報検索とNLP研究コミュニティにおけるポッドキャストの研究を促進するために設計された。
トラックは2つの共有タスク、セグメント検索と要約で構成されており、どちらもトラックと同時にリリースされた10万以上のポッドキャストエピソード(メタデータ、オーディオ、自動書き起こし)のデータセットに基づいている。
このトラックは興味を惹き、TRECに数百の新規登録を惹きつけ、15のチームは探索と要約をほぼ切り離し、最終的な評価を提出した。
深層学習は検索実験と要約の両方において主要な実験的アプローチであった。
本稿では,課題の概要と参加者の実験結果について述べる。
トラックは同じ2つのタスクでTREC 2021に戻り、参加者からのフィードバックに応じて若干の変更を加える。
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