論文の概要: WebBrain: Learning to Generate Factually Correct Articles for Queries by
Grounding on Large Web Corpus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04358v1
- Date: Mon, 10 Apr 2023 02:55:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-04-11 16:05:52.968007
- Title: WebBrain: Learning to Generate Factually Correct Articles for Queries by
Grounding on Large Web Corpus
- Title（参考訳）: webbrain: 大きなwebコーパスに接地して、クェリの事実正しい記事を生成するための学習
- Authors: Hongjing Qian, Yutao Zhu, Zhicheng Dou, Haoqi Gu, Xinyu Zhang, Zheng
Liu, Ruofei Lai, Zhao Cao, Jian-Yun Nie and Ji-Rong Wen
- Abstract要約: 我々は,Web から証拠をマイニングすることで,クエリを参照した短い事実記事を生成する NLP タスクを導入する。
最終的なゴールは、ウィキペディアに見当たらない事実検索のための、流動的で情報豊かで、事実的に正しい短い記事を作ることである。
我々は、英語のウィキペディア記事とそのクロール可能なウィキペディア参照を抽出し、大規模なデータセットWebBrain-Rawを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.209202634703104
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we introduce a new NLP task -- generating short factual
articles with references for queries by mining supporting evidence from the
Web. In this task, called WebBrain, the ultimate goal is to generate a fluent,
informative, and factually-correct short article (e.g., a Wikipedia article)
for a factual query unseen in Wikipedia. To enable experiments on WebBrain, we
construct a large-scale dataset WebBrain-Raw by extracting English Wikipedia
articles and their crawlable Wikipedia references. WebBrain-Raw is ten times
larger than the previous biggest peer dataset, which can greatly benefit the
research community. From WebBrain-Raw, we construct two task-specific datasets:
WebBrain-R and WebBrain-G, which are used to train in-domain retriever and
generator, respectively. Besides, we empirically analyze the performances of
the current state-of-the-art NLP techniques on WebBrain and introduce a new
framework ReGen, which enhances the generation factualness by improved evidence
retrieval and task-specific pre-training for generation. Experiment results
show that ReGen outperforms all baselines in both automatic and human
evaluations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Web から証拠をマイニングすることで,クエリを参照した短い事実記事を生成する NLP タスクを提案する。
WebBrainと呼ばれるこのタスクでは、最終的なゴールは、ウィキペディアに見当たらない事実クエリに対して、流動的で情報的かつ事実的に正しい短い記事(例えばウィキペディアの記事)を作成することである。
webbrainの実験を可能にするために、英語wikipediaの記事とそのクローラ可能なwikipedia参照を抽出し、大規模データセットwebbrain-rawを構築する。
webbrain-rawは、以前の最大のピアデータセットの10倍の大きさで、研究コミュニティに大きなメリットがある。
WebBrain-RawからWebBrain-RとWebBrain-Gという2つのタスク固有のデータセットを構築し、それぞれドメイン内検索とジェネレータをトレーニングする。
また、webbrainにおける現在の最先端nlp技術の性能を実証的に分析し、エビデンス検索の改善と生成のためのタスク固有の事前学習により、生成事実性を高める新しいフレームワークregenを導入する。
実験の結果、ReGenは自動評価と人的評価の両方において、すべてのベースラインを上回ります。
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