論文の概要: SPICED: News Similarity Detection Dataset with Multiple Topics and Complexity Levels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13080v3
• Date: Fri, 23 Aug 2024 08:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 10:28:07.292604
• Title: SPICED: News Similarity Detection Dataset with Multiple Topics and Complexity Levels
• Title（参考訳）: SPICED:複数のトピックと複雑度を持つニュース類似度検出データセット
• Authors: Elena Shushkevich, Long Mai, Manuel V. Loureiro, Steven Derby, Tri Kurniawan Wijaya,
• Abstract要約: 本研究では,7つのトピックを含む類似ニュースのデータセットSPICEDを提案する。 我々は,ニュース類似度検出タスクに特化して設計した4種類の複雑さを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.117993238869659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The proliferation of news media outlets has increased the demand for intelligent systems capable of detecting redundant information in news articles in order to enhance user experience. However, the heterogeneous nature of news can lead to spurious findings in these systems: Simple heuristics such as whether a pair of news are both about politics can provide strong but deceptive downstream performance. Segmenting news similarity datasets into topics improves the training of these models by forcing them to learn how to distinguish salient characteristics under more narrow domains. However, this requires the existence of topic-specific datasets, which are currently lacking. In this article, we propose a novel dataset of similar news, SPICED, which includes seven topics: Crime & Law, Culture & Entertainment, Disasters & Accidents, Economy & Business, Politics & Conflicts, Science & Technology, and Sports. Futhermore, we present four different levels of complexity, specifically designed for news similarity detection task. We benchmarked the created datasets using MinHash, BERT, SBERT, and SimCSE models.
• Abstract（参考訳）: ニュースメディアの普及により、ユーザー体験を高めるため、ニュース記事の冗長な情報を検知できるインテリジェントシステムへの需要が高まっている。 しかし、ニュースの不均一な性質は、これらのシステムで突発的な発見をもたらす可能性がある。 ニュース類似性データセットをトピックに分割することで、これらのモデルのトレーニングを改善する。 しかし、これは現在欠落しているトピック固有のデータセットの存在を必要とする。 本稿では,犯罪と法,文化とエンターテイメント,災害と事故,経済とビジネス,政治と紛争,科学技術,スポーツの7つのトピックを含む,類似ニュースの新しいデータセットSPICEDを提案する。 さらに,ニュース類似度検出タスクに特化して設計された4種類の複雑さを提示する。 MinHash、BERT、SBERT、SimCSEモデルを使用して、生成されたデータセットをベンチマークしました。

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