論文の概要: Contextualizing Generated Citation Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18054v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 05:24:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 16:14:20.899718
- Title: Contextualizing Generated Citation Texts
- Title（参考訳）: 生成した引用テキストの文脈化
- Authors: Biswadip Mandal, Xiangci Li, Jessica Ouyang
- Abstract要約: 本稿では,引用テキスト生成タスクの簡単な修正を提案する。
生成ターゲットは、引用そのものだけではなく、ターゲットの引用を含むコンテキストウィンドウ全体である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.531517736126657
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Abstractive citation text generation is usually framed as an infilling task,
where a sequence-to-sequence model is trained to generate a citation given a
reference paper and the context window around the target; the generated
citation should be a brief discussion of the reference paper as it relates to
the citing context. However, examining a recent LED-based citation generation
system, we find that many of the generated citations are generic summaries of
the reference papers main contribution, ignoring the citation contexts focus on
a different topic. To address this problem, we propose a simple modification to
the citation text generation task: the generation target is not only the
citation itself, but the entire context window, including the target citation.
This approach can be easily applied to any abstractive citation generation
system, and our experimental results show that training in this way is
preferred by human readers and allows the generation model to make use of
contextual clues about what topic to discuss and what stance to take.
- Abstract（参考訳）: 抽象的引用テキスト生成は、通常、参照用紙とターゲット周辺のコンテキストウインドウに与えられた引用を生成するためにシーケンス・ツー・シーケンスモデルが訓練されるインフィルディングタスクとして構成される。
しかし,最近のledを用いた引用生成システムでは,生成した引用の多くは参照論文の汎用要約であり,引用文脈が異なる話題に焦点を合わせることを無視していることがわかった。
この問題に対処するために,生成対象は引用そのものだけではなく,対象の引用を含むコンテキストウィンドウ全体である,引用テキスト生成タスクの簡単な修正を提案する。
この手法は, 抽象的な引用生成システムにも容易に適用でき, 実験結果から, この方法でのトレーニングが人間の読者に好まれることを示すとともに, 生成モデルが議論すべきトピックや取るべきスタンスについて, 文脈的手がかりを活用できることが示唆された。
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