論文の概要: COMPILING: A Benchmark Dataset for Chinese Complexity Controllable Definition Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14614v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 08:17:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 17:01:28.695125
• Title: COMPILING: A Benchmark Dataset for Chinese Complexity Controllable Definition Generation
• Title（参考訳）: コンパイル:中国の複雑性制御可能な定義生成のためのベンチマークデータセット
• Authors: Jiaxin Yuan, Cunliang Kong, Chenhui Xie, Liner Yang, Erhong Yang
• Abstract要約: 本稿では,制御可能な複雑性レベルを持つ単語の定義を生成する新しいタスクを提案する。 中国語の定義に関する詳細な情報を得たデータセットCompilingを導入し、その複雑性レベルをラベル付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.935516292500541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The definition generation task aims to generate a word's definition within a specific context automatically. However, owing to the lack of datasets for different complexities, the definitions produced by models tend to keep the same complexity level. This paper proposes a novel task of generating definitions for a word with controllable complexity levels. Correspondingly, we introduce COMPILING, a dataset given detailed information about Chinese definitions, and each definition is labeled with its complexity levels. The COMPILING dataset includes 74,303 words and 106,882 definitions. To the best of our knowledge, it is the largest dataset of the Chinese definition generation task. We select various representative generation methods as baselines for this task and conduct evaluations, which illustrates that our dataset plays an outstanding role in assisting models in generating different complexity-level definitions. We believe that the COMPILING dataset will benefit further research in complexity controllable definition generation.
• Abstract（参考訳）: 定義生成タスクは、特定の文脈内で単語の定義を自動的に生成することを目的としている。 しかし、異なる複雑さのためのデータセットが欠如しているため、モデルによって生成される定義は同じ複雑さレベルを維持する傾向がある。 本稿では,制御可能な複雑性レベルを持つ単語の定義を生成する新しいタスクを提案する。 それに応じて,中国の定義に関する詳細な情報を付与したデータセットのコンパイルを導入し,各定義にその複雑性レベルをラベル付けする。 コンパイルデータセットは74,303ワードと106,882定義を含む。 我々の知る限りでは、中国における定義生成タスクの最大のデータセットである。 このタスクのベースラインとして様々な代表生成メソッドを選択し,評価を行い,複雑性レベル定義の異なるモデル生成を支援する上で,データセットが優れた役割を担っていることを示す。 我々はCompilingデータセットが複雑性制御可能な定義生成のさらなる研究に役立つと考えている。

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