論文の概要: CroCoSum: A Benchmark Dataset for Cross-Lingual Code-Switched Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04092v2
- Date: Thu, 23 May 2024 12:26:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-26 21:42:06.047250
- Title: CroCoSum: A Benchmark Dataset for Cross-Lingual Code-Switched Summarization
- Title（参考訳）: CroCoSum: 言語間のコードスイッチによる要約のためのベンチマークデータセット
- Authors: Ruochen Zhang, Carsten Eickhoff,
- Abstract要約: 自然に発生するCLSリソースの希少さを考えると、データセットの大部分は翻訳に頼らざるを得ない。
これにより、コードスイッチングのインスタンスを含む有機的辞書をキャプチャする自然発生のCLSペアを観測する能力を制限することができます。
我々はCroCoSumを紹介した。CroCoSumは、言語間のコード変更による技術ニュースの要約のデータセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.182666420286132
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-lingual summarization (CLS) has attracted increasing interest in recent years due to the availability of large-scale web-mined datasets and the advancements of multilingual language models. However, given the rareness of naturally occurring CLS resources, the majority of datasets are forced to rely on translation which can contain overly literal artifacts. This restricts our ability to observe naturally occurring CLS pairs that capture organic diction, including instances of code-switching. This alteration between languages in mid-message is a common phenomenon in multilingual settings yet has been largely overlooked in cross-lingual contexts due to data scarcity. To address this gap, we introduce CroCoSum, a dataset of cross-lingual code-switched summarization of technology news. It consists of over 24,000 English source articles and 18,000 human-written Chinese news summaries, with more than 92% of the summaries containing code-switched phrases. For reference, we evaluate the performance of existing approaches including pipeline, end-to-end, and zero-shot methods. We show that leveraging existing CLS resources as a pretraining step does not improve performance on CroCoSum, indicating the limited generalizability of current datasets. Finally, we discuss the challenges of evaluating cross-lingual summarizers on code-switched generation through qualitative error analyses.
- Abstract（参考訳）: 言語間要約(CLS)は、大規模Webマイニングデータセットの可用性と多言語言語モデルの進歩により、近年、関心が高まりつつある。
しかし、自然に発生するCLS資源の希少さを考えると、ほとんどのデータセットは、過度に人工的なアーティファクトを含むことができる翻訳に頼らざるを得ない。
これにより、コードスイッチングのインスタンスを含む有機的辞書をキャプチャする自然発生のCLSペアを観測する能力を制限することができます。
中間メッセージにおける言語間のこの変更は、多言語設定では一般的な現象であるが、データ不足のため、言語間コンテキストではほとんど見過ごされていない。
このギャップに対処するために、私たちはCroCoSumを紹介します。
24,000以上の英語のソース記事と18,000以上の中国語のニュースサマリーで構成されており、サマリーの92%以上がコード変更されたフレーズを含んでいる。
参考までに、パイプライン、エンドツーエンド、ゼロショットメソッドを含む既存のアプローチのパフォーマンスを評価する。
既存のCLSリソースを事前トレーニングのステップとして活用することは、CroCoSumの性能向上には至らず、現在のデータセットの限定的な一般化可能性を示している。
最後に,定性的誤り解析によるコードスイッチト生成における言語間要約器の評価の課題について論じる。
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