論文の概要: Cited Text Spans for Citation Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06365v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 16:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 12:13:52.050179
• Title: Cited Text Spans for Citation Text Generation
• Title（参考訳）: 引用テキスト生成のための引用テキストスパン
• Authors: Xiangci Li, Yi-Hui Lee, Jessica Ouyang
• Abstract要約: 要約が引用生成の最も適切な入力であるとは限らないことを実証する。 そこで本研究では,テキストスパン (CTS) の代替として,テキストスパン (CTS) を条件として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.039469573641217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic related work generation must ground their outputs to the content of the cited papers to avoid non-factual hallucinations, but due to the length of scientific documents, existing abstractive approaches have conditioned only on the cited paper \textit{abstracts}. We demonstrate that the abstract is not always the most appropriate input for citation generation and that models trained in this way learn to hallucinate. We propose to condition instead on the \textit{cited text span} (CTS) as an alternative to the abstract. Because manual CTS annotation is extremely time- and labor-intensive, we experiment with automatic, ROUGE-based labeling of candidate CTS sentences, achieving sufficiently strong performance to substitute for expensive human annotations, and we propose a human-in-the-loop, keyword-based CTS retrieval approach that makes generating citation texts grounded in the full text of cited papers both promising and practical.
• Abstract（参考訳）: 自動的な関連作業生成は、引用された論文の内容に基づいて、非事実的な幻覚を避ける必要があるが、科学的文書の長さのため、既存の抽象的アプローチは引用された論文にのみ条件付けされている。 我々は、抽象概念が引用生成の最も適切な入力であるとは限らないことを示し、この方法で訓練されたモデルは幻覚を学習する。 我々は、抽象文の代替として、代わりに \textit{cited text span} (CTS) を条件として提案する。 手動のctsアノテーションは非常に時間と労力がかかるため、候補のcts文の自動ラベリングを実験し、高価な人間のアノテーションの代わりに十分に強力な性能を実現し、引用された論文の全文に基礎を置く引用テキストを生成するためのキーワードベースのcts検索手法を提案する。

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