論文の概要: TeClass: A Human-Annotated Relevance-based Headline Classification and Generation Dataset for Telugu
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11349v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 13:07:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 13:54:57.159709
- Title: TeClass: A Human-Annotated Relevance-based Headline Classification and Generation Dataset for Telugu
- Title（参考訳）: TeClass: Teluguのための人間関連性に基づく見出し分類と生成データセット
- Authors: Gopichand Kanumolu, Lokesh Madasu, Nirmal Surange, Manish Shrivastava,
- Abstract要約: 関連性に基づく見出し分類は、関連する見出しを生成するタスクを大いに助ける。
本稿では,TeClassについて紹介する。
ROUGE-Lスコアの約5ポイント向上を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.272315504476224
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: News headline generation is a crucial task in increasing productivity for both the readers and producers of news. This task can easily be aided by automated News headline-generation models. However, the presence of irrelevant headlines in scraped news articles results in sub-optimal performance of generation models. We propose that relevance-based headline classification can greatly aid the task of generating relevant headlines. Relevance-based headline classification involves categorizing news headlines based on their relevance to the corresponding news articles. While this task is well-established in English, it remains under-explored in low-resource languages like Telugu due to a lack of annotated data. To address this gap, we present TeClass, the first-ever human-annotated Telugu news headline classification dataset, containing 78,534 annotations across 26,178 article-headline pairs. We experiment with various baseline models and provide a comprehensive analysis of their results. We further demonstrate the impact of this work by fine-tuning various headline generation models using TeClass dataset. The headlines generated by the models fine-tuned on highly relevant article-headline pairs, showed about a 5 point increment in the ROUGE-L scores. To encourage future research, the annotated dataset as well as the annotation guidelines will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: ニュースの見出し生成は、ニュースの読者とプロデューサーの両方にとって、生産性を高めるための重要なタスクである。
このタスクは、自動化されたニュース見出し生成モデルによって容易に支援できる。
しかし, ニュース記事に無関係な見出しの存在は, 生成モデルの準最適性能をもたらす。
本稿では,関連性に基づく見出し分類が,関連する見出しを生成する作業に大いに役立つことを提案する。
関連性に基づく見出し分類では、対応するニュース記事との関連性に基づいてニュースの見出しを分類する。
このタスクは英語で十分に確立されているが、注釈付きデータがないため、Teluguのような低リソース言語では未探索のままである。
このギャップに対処するために、26,178の記事と見出しのペアに78,534のアノテーションを含む、初めて人間に注釈を付けたTeClassを紹介した。
様々なベースラインモデルを用いて実験を行い、その結果を包括的に分析する。
さらに、TeClassデータセットを用いて様々な見出し生成モデルを微調整することで、この研究の影響を実証する。
ROUGE-Lスコアの約5ポイント向上を示した。
将来の研究を促進するため、アノテーション付きデータセットとアノテーションガイドラインが公開されている。
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