論文の概要: MegaWika: Millions of reports and their sources across 50 diverse languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07049v1
• Date: Thu, 13 Jul 2023 20:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-17 15:42:01.419875
• Title: MegaWika: Millions of reports and their sources across 50 diverse languages
• Title（参考訳）: MegaWika:50の言語にまたがる数百万のレポートとその情報源
• Authors: Samuel Barham and Orion Weller and Michelle Yuan and Kenton Murray and Mahsa Yarmohammadi and Zhengping Jiang and Siddharth Vashishtha and Alexander Martin and Anqi Liu and Aaron Steven White and Jordan Boyd-Graber and Benjamin Van Durme
• Abstract要約: MegaWikaは、50の言語で1300万のWikipedia記事と、7100万の参考資料で構成されている。 我々は、このデータセットを無数のアプリケーションに処理し、非英語の記事を言語間アプリケーションに翻訳する。 MegaWikaは、文レベルのレポート生成のための最大のリソースであり、マルチランガルである唯一のレポート生成データセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.3909725023673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: To foster the development of new models for collaborative AI-assisted report generation, we introduce MegaWika, consisting of 13 million Wikipedia articles in 50 diverse languages, along with their 71 million referenced source materials. We process this dataset for a myriad of applications, going beyond the initial Wikipedia citation extraction and web scraping of content, including translating non-English articles for cross-lingual applications and providing FrameNet parses for automated semantic analysis. MegaWika is the largest resource for sentence-level report generation and the only report generation dataset that is multilingual. We manually analyze the quality of this resource through a semantically stratified sample. Finally, we provide baseline results and trained models for crucial steps in automated report generation: cross-lingual question answering and citation retrieval.
• Abstract（参考訳）: 協力的なAI支援レポート生成のための新しいモデルの開発を促進するため、50の言語で1300万のWikipedia記事と7100万の参考資料からなるMegaWikaを紹介した。 我々は、このデータセットを、ウィキペディアの最初の引用抽出とコンテンツのウェブスクレイピングを超えて、多言語アプリケーションのための非英語記事の翻訳や、自動意味分析のためのFrameNetパースなど、無数のアプリケーションのために処理する。 MegaWikaは、文レベルレポート生成のための最大のリソースであり、多言語である唯一のレポート生成データセットである。 我々はこのリソースの質を意味的に階層化されたサンプルを通して手動で分析する。 最後に,自動レポート生成における重要なステップである言語間質問応答と引用検索のためのベースライン結果とトレーニングモデルを提供する。

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