論文の概要: WebCiteS: Attributed Query-Focused Summarization on Chinese Web Search Results with Citations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01774v2
• Date: Wed, 29 May 2024 02:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 23:11:33.898608
• Title: WebCiteS: Attributed Query-Focused Summarization on Chinese Web Search Results with Citations
• Title（参考訳）: WebCiteS: Citationsを用いた中国語Web検索結果の分散クエリ焦点要約(Attributed Query-Focused Summarization)
• Authors: Haolin Deng, Chang Wang, Xin Li, Dezhang Yuan, Junlang Zhan, Tianhua Zhou, Jin Ma, Jun Gao, Ruifeng Xu,
• Abstract要約: 我々は,属性付きクエリ中心要約 (AQFS) のタスクを定式化するとともに,7kの人称注釈の要約を引用した中国語データセットであるWebCiteSを提示する。 これらの課題に対処するために、詳細なメトリクスを開発し、自動評価器が文を細かな検証のためにサブステートに分解できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.99831757956635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enhancing the attribution in large language models (LLMs) is a crucial task. One feasible approach is to enable LLMs to cite external sources that support their generations. However, existing datasets and evaluation methods in this domain still exhibit notable limitations. In this work, we formulate the task of attributed query-focused summarization (AQFS) and present WebCiteS, a Chinese dataset featuring 7k human-annotated summaries with citations. WebCiteS derives from real-world user queries and web search results, offering a valuable resource for model training and evaluation. Prior works in attribution evaluation do not differentiate between groundedness errors and citation errors. They also fall short in automatically verifying sentences that draw partial support from multiple sources. We tackle these issues by developing detailed metrics and enabling the automatic evaluator to decompose the sentences into sub-claims for fine-grained verification. Our comprehensive evaluation of both open-source and proprietary models on WebCiteS highlights the challenge LLMs face in correctly citing sources, underscoring the necessity for further improvement. The dataset and code will be open-sourced to facilitate further research in this crucial field.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における属性の強化は重要な課題である。 実現可能なアプローチの1つは、LLMが世代をサポートする外部ソースを引用できるようにすることである。 しかし、この領域の既存のデータセットと評価方法には、依然として顕著な制限がある。 本研究では、属性付きクエリ中心要約(AQFS)のタスクを定式化し、7kの人称注釈の要約を引用した中国語データセットであるWebCiteSを提示する。 WebCiteSは、実際のユーザクエリとWeb検索結果から派生したもので、モデルのトレーニングと評価のための貴重なリソースを提供する。 帰属評価における先行研究は、起伏誤差と引用誤差を区別しない。 また、複数のソースから部分的なサポートを引き出す文の自動検証にも不足している。 これらの課題に対処するために、詳細なメトリクスを開発し、自動評価器が文を細かな検証のためにサブステートに分解できるようにする。 WebCiteSのオープンソースモデルとプロプライエタリモデルの両方を包括的に評価することは、LLMが正しく引用する上で直面する課題を浮き彫りにして、さらなる改善の必要性を浮き彫りにしている。 データセットとコードは、この決定的な分野のさらなる研究を促進するために、オープンソース化される。

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