論文の概要: Edisum: Summarizing and Explaining Wikipedia Edits at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03428v2
• Date: Sun, 18 Aug 2024 16:22:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 03:08:08.929478
• Title: Edisum: Summarizing and Explaining Wikipedia Edits at Scale
• Title（参考訳）: Edisum: Wikipedia編集の要約と解説
• Authors: Marija Šakota, Isaac Johnson, Guosheng Feng, Robert West,
• Abstract要約: 優れた編集要約を生成するために訓練された言語モデルにより生成された編集要約を推薦するモデルを提案する。 我々のモデルは人間の編集者と同等に機能する。 より広い範囲で、Web上で最大かつ最も目に見えるプロジェクトの1つを維持する上で、言語モデリング技術が人間をサポートする方法を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.968020416365757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An edit summary is a succinct comment written by a Wikipedia editor explaining the nature of, and reasons for, an edit to a Wikipedia page. Edit summaries are crucial for maintaining the encyclopedia: they are the first thing seen by content moderators and they help them decide whether to accept or reject an edit. Additionally, edit summaries constitute a valuable data source for researchers. Unfortunately, as we show, for many edits, summaries are either missing or incomplete. To overcome this problem and help editors write useful edit summaries, we propose a model for recommending edit summaries generated by a language model trained to produce good edit summaries given the representation of an edit diff. To overcome the challenges of mixed-quality training data and efficiency requirements imposed by the scale of Wikipedia, we fine-tune a small generative language model on a curated mix of human and synthetic data. Our model performs on par with human editors. Commercial large language models are able to solve this task better than human editors, but are not well suited for Wikipedia, while open-source ones fail on this task. More broadly, we showcase how language modeling technology can be used to support humans in maintaining one of the largest and most visible projects on the Web.
• Abstract（参考訳）: 編集要約はウィキペディアの編集者が書いた簡潔なコメントで、ウィキペディアのページへの編集の性質と理由を説明する。 編集サマリーは百科事典の維持に不可欠であり、コンテンツモデレーターが最初に見るもので、編集を受理するか拒否するかを決めるのに役立ちます。 さらに、要約編集は研究者にとって貴重なデータソースとなっている。 残念なことに、多くの編集では要約が欠落しているか不完全である。 この問題を克服し、編集者が有用な編集要約を書くのを助けるために、編集差分を表現して優れた編集要約を生成するために訓練された言語モデルによって生成された編集要約を推薦するモデルを提案する。 ウィキペディアの規模によって課せられる、混合品質のトレーニングデータと効率要件の課題を克服するために、我々は、人間と合成データのキュレートされた混合に基づいて、小さな生成言語モデルを微調整する。 我々のモデルは人間の編集者と同等に機能する。 商用の大規模言語モデルは、このタスクを人間のエディタよりもうまく解決することができるが、ウィキペディアには適していない。 より広い範囲で、Web上で最大かつ最も目に見えるプロジェクトの1つを維持する上で、言語モデリング技術が人間をサポートする方法を紹介します。

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