論文の概要: CiteBench: A benchmark for Scientific Citation Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09577v1
- Date: Mon, 19 Dec 2022 16:10:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 16:47:28.815042
- Title: CiteBench: A benchmark for Scientific Citation Text Generation
- Title（参考訳）: CiteBench:Scientific Citation Text Generationのベンチマーク
- Authors: Martin Funkquist, Ilia Kuznetsov, Yufang Hou and Iryna Gurevych
- Abstract要約: 本稿では,引用テキスト生成の問題について検討し,引用論文の集合と引用コンテキストが与えられた場合,そのモデルが引用テキストを生成するべきであることを示す。
引用テキスト生成は従来から行われているが、既存の研究ではデータセットやタスク定義が異なる。
提案するCiteBenchは,従来のデータセットを統一し,引用テキスト生成モデルの標準化評価を可能にする,引用テキスト生成のベンチマークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.38745330704945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The publication rates are skyrocketing across many fields of science, and it
is difficult to stay up to date with the latest research. This makes
automatically summarizing the latest findings and helping scholars to
synthesize related work in a given area an attractive research objective. In
this paper we study the problem of citation text generation, where given a set
of cited papers and citing context the model should generate a citation text.
While citation text generation has been tackled in prior work, existing studies
use different datasets and task definitions, which makes it hard to study
citation text generation systematically. To address this, we propose CiteBench:
a benchmark for citation text generation that unifies the previous datasets and
enables standardized evaluation of citation text generation models across task
settings and domains. Using the new benchmark, we investigate the performance
of multiple strong baselines, test their transferability between the datasets,
and deliver new insights into task definition and evaluation to guide the
future research in citation text generation. We make CiteBench publicly
available at https://github.com/UKPLab/citebench.
- Abstract（参考訳）: 出版率は多くの科学分野にまたがって急上昇しており、最新の研究に追随することは困難である。
これにより、最新の発見を自動的に要約し、研究者が特定の領域における関連する研究を魅力的な研究目的として合成する手助けをする。
本稿では,引用テキスト生成の問題について検討し,引用された論文の集合と引用された文脈が引用テキストを生成する。
引用テキスト生成は従来から行われているが、既存の研究ではデータセットやタスク定義が異なるため、引用テキスト生成を体系的に研究することは困難である。
そこで本稿では,これまでのデータセットを統一し,タスク設定とドメイン間での引用テキスト生成モデルの標準化評価を可能にする,引用テキスト生成ベンチマークであるcitebenchを提案する。
新しいベンチマークを用いて、複数の強いベースラインの性能を調査し、データセット間の転送可能性を確認し、タスク定義と評価に関する新たな洞察を提供し、引用テキスト生成における今後の研究を導く。
CiteBenchをhttps://github.com/UKPLab/citebench.comで公開しています。
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