論文の概要: Hierarchical Catalogue Generation for Literature Review: A Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03512v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 07:13:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 12:43:39.170797
• Title: Hierarchical Catalogue Generation for Literature Review: A Benchmark
• Title（参考訳）: 文献レビューのための階層的カタログ生成:ベンチマーク
• Authors: Kun Zhu, Xiaocheng Feng, Xiachong Feng, Yingsheng Wu and Bing Qin
• Abstract要約: 多文書の科学的要約は、大量の論文から重要な情報を抽出し、整理し、近年広く注目を集めている。 本稿では,ヒエラルキ的カタログ生成・文献レビュー(HiCatGLR)と題する原子的・挑戦的な課題について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.802942197462816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-document scientific summarization can extract and organize important information from an abundant collection of papers, arousing widespread attention recently. However, existing efforts focus on producing lengthy overviews lacking a clear and logical hierarchy. To alleviate this problem, we present an atomic and challenging task named Hierarchical Catalogue Generation for Literature Review (HiCatGLR), which aims to generate a hierarchical catalogue for a review paper given various references. We carefully construct a novel English Hierarchical Catalogues of Literature Reviews Dataset (HiCaD) with 13.8k literature review catalogues and 120k reference papers, where we benchmark diverse experiments via the end-to-end and pipeline methods. To accurately assess the model performance, we design evaluation metrics for similarity to ground truth from semantics and structure. Besides, our extensive analyses verify the high quality of our dataset and the effectiveness of our evaluation metrics. Furthermore, we discuss potential directions for this task to motivate future research.
• Abstract（参考訳）: 多文書科学要約は、豊富な論文のコレクションから重要な情報を抽出し整理することができ、近年広く注目を集めている。 しかし、既存の取り組みは、明確で論理的な階層を欠いた長い概要を生み出すことに重点を置いている。 この問題を軽減するために,文献レビューのための階層的カタログ生成(HiCatGLR)という,原子的かつ困難な課題を提示する。 我々は13.8kの文献レビューカタログと120kの参考論文を持つ新しい英語階層的文献レビューデータセット(hicad)を慎重に構築し、エンドツーエンドとパイプラインメソッドによる多様な実験をベンチマークする。 モデルの性能を正確に評価するために,意味論と構造学から基底真理に類似した評価指標を設計する。 さらに当社の広範な分析によって,データセットの高品質と評価指標の有効性が検証された。 さらに,この課題が今後の研究を動機付ける可能性についても論じる。

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