論文の概要: Multi-Review Fusion-in-Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15351v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 17:06:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 16:40:19.780004
• Title: Multi-Review Fusion-in-Context
• Title（参考訳）: マルチレビューフュージョン・イン・コンテクスト
• Authors: Aviv Slobodkin, Ori Shapira, Ran Levy, Ido Dagan,
• Abstract要約: 接地テキスト生成には、コンテンツ選択とコンテンツ統合の両方が必要である。 最近の研究で、各ステップごとに別々のコンポーネントを持つモジュラーアプローチが提案されている。 本研究は,マルチドキュメント・セッティングにおけるモジュール・テキスト・ジェネレーションのさらなる探求の基盤となるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.681734117825822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grounded text generation, encompassing tasks such as long-form question-answering and summarization, necessitates both content selection and content consolidation. Current end-to-end methods are difficult to control and interpret due to their opaqueness. Accordingly, recent works have proposed a modular approach, with separate components for each step. Specifically, we focus on the second subtask, of generating coherent text given pre-selected content in a multi-document setting. Concretely, we formalize \textit{Fusion-in-Context} (FiC) as a standalone task, whose input consists of source texts with highlighted spans of targeted content. A model then needs to generate a coherent passage that includes all and only the target information. Our work includes the development of a curated dataset of 1000 instances in the reviews domain, alongside a novel evaluation framework for assessing the faithfulness and coverage of highlights, which strongly correlate to human judgment. Several baseline models exhibit promising outcomes and provide insightful analyses. This study lays the groundwork for further exploration of modular text generation in the multi-document setting, offering potential improvements in the quality and reliability of generated content. \footnote{Our benchmark, FuseReviews, including the dataset, evaluation framework and designated leaderboard, can be found at \url{https://fusereviews.github.io/}.}
• Abstract（参考訳）: 長文質問回答や要約などのタスクを含む接地テキスト生成は、コンテンツ選択とコンテンツ統合の両方を必要とする。 現在のエンドツーエンドの手法は不透明さのために制御や解釈が困難である。 そのため、最近の研究で、各ステップごとに別々のコンポーネントを持つモジュラーアプローチが提案されている。 具体的には、複数文書設定であらかじめ選択されたコンテンツに対してコヒーレントなテキストを生成する2番目のサブタスクに焦点を当てる。 具体的には,対象コンテンツが強調表示されたソーステキストからなるスタンドアロンタスクとして,<textit{Fusion-in-Context} (FiC) を形式化する。 モデルが対象情報すべてと対象情報のみを含むコヒーレントパスを生成する必要がある。 我々の研究には、レビュー領域における1000インスタンスのキュレートされたデータセットの開発と、人間の判断に強く相関するハイライトの忠実さとカバレッジを評価するための新しい評価フレームワークが含まれています。 いくつかのベースラインモデルは有望な結果を示し、洞察に富んだ分析を提供する。 本研究は,マルチドキュメント・セッティングにおけるモジュール・テキスト・ジェネレーションのさらなる探索の基盤を築き,生成したコンテンツの品質と信頼性の潜在的な改善を提供する。 データセット、評価フレームワーク、指定されたリーダボードを含むFuseReviewsのベンチマークは、 \url{https://fusereviews.github.io/}で見ることができる。 ※

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