論文の概要: CiteBench: A benchmark for Scientific Citation Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09577v2
- Date: Tue, 16 May 2023 12:29:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 19:18:22.042976
- 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: CiteBenchは引用テキスト生成のベンチマークである。
CiteBenchのコードはhttps://github.com/UKPLab/citebench.comで公開しています。
- 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: Science progresses by incrementally building upon the prior body of knowledge
documented in scientific publications. The acceleration of research across many
fields makes it hard to stay up-to-date with the recent developments and to
summarize the ever-growing body of prior work. To target this issue, the task
of citation text generation aims to produce accurate textual summaries given a
set of papers-to-cite and the citing paper context. Existing studies in
citation text generation are based upon widely diverging task definitions,
which makes it hard to study this task systematically. To address this
challenge, we propose CiteBench: a benchmark for citation text generation that
unifies multiple diverse datasets and enables standardized evaluation of
citation text generation models across task designs 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 the
task definition and evaluation to guide future research in citation text
generation. We make the code for CiteBench publicly available at
https://github.com/UKPLab/citebench.
- Abstract（参考訳）: 科学は、科学出版物に記録された知識体系を段階的に構築することで進歩する。
多くの分野にまたがる研究の加速は、最近の進歩を最新に保ち、成長を続ける先行研究をまとめることが難しくなっている。
この課題を対象とするため,引用テキスト生成の課題は,論文と引用用紙コンテキストのセットを与えられた正確なテキスト要約を作成することにある。
引用テキスト生成における既存の研究は、広範囲にわたるタスク定義に基づいているため、このタスクを体系的に研究することは困難である。
そこで本研究では,複数の多様なデータセットを統一し,タスク設計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のコードはhttps://github.com/UKPLab/citebench.comで公開しています。
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