論文の概要: Knowledge-Centric Templatic Views of Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06945v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 19:19:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:27.543630
• Title: Knowledge-Centric Templatic Views of Documents
• Title（参考訳）: 知識中心による文書のテンポラティックな見方
• Authors: Isabel Cachola, Silviu Cucerzan, Allen Herring, Vuksan Mijovic, Erik Oveson, Sujay Kumar Jauhar,
• Abstract要約: 著者はしばしば、スライドデッキ、ニュースレター、レポート、ポスターなど、様々な文書形式でアイデアを共有している。 文書生成装置の品質測定に適応できる新しい統一評価フレームワークを提案する。 人間の評価を行い,提案手法を用いて作成した文書の82%を利用者が好んでいることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.654058995940072
• License:
• Abstract: Authors seeking to communicate with broader audiences often share their ideas in various document formats, such as slide decks, newsletters, reports, and posters. Prior work on document generation has generally tackled the creation of each separate format to be a different task, leading to fragmented learning processes, redundancy in models and methods, and disjointed evaluation. We consider each of these documents as templatic views of the same underlying knowledge/content, and we aim to unify the generation and evaluation of these templatic views. We begin by showing that current LLMs are capable of generating various document formats with little to no supervision. Further, a simple augmentation involving a structured intermediate representation can improve performance, especially for smaller models. We then introduce a novel unified evaluation framework that can be adapted to measuring the quality of document generators for heterogeneous downstream applications. This evaluation is adaptable to a range of user defined criteria and application scenarios, obviating the need for task specific evaluation metrics. Finally, we conduct a human evaluation, which shows that people prefer 82% of the documents generated with our method, while correlating more highly with our unified evaluation framework than prior metrics in the literature.
• Abstract（参考訳）: 幅広い読者とコミュニケーションをとろうとする作家は、スライドデッキ、ニュースレター、レポート、ポスターなど、様々な文書形式でアイデアを共有することが多い。 ドキュメント生成に関する以前の研究は、一般的に、個別のフォーマットを別のタスクとして作成することに取り組み、断片化された学習プロセス、モデルとメソッドの冗長性、そして不整合評価につながった。 我々はこれらの文書を,それぞれが同一の知識/内容の温和な視点とみなし,これらの温和な見解の生成と評価を統一することを目的としている。 まず、現在のLLMは、監督をほとんど必要とせず、様々なドキュメントフォーマットを生成できることを示します。 さらに、構造化中間表現を含む単純な拡張は、特により小さなモデルにおいて、性能を向上させることができる。 そして、不均一な下流アプリケーションのための文書生成装置の品質測定に適応できる新しい統一評価フレームワークを導入する。 この評価は、さまざまなユーザ定義基準やアプリケーションシナリオに適用可能であり、タスク固有の評価指標の必要性を回避します。 最後に,本手法で生成した文書の82%を人体で評価し,文献における先行指標よりも統合評価フレームワークと高い相関性を示す。

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