論文の概要: XL-HeadTags: Leveraging Multimodal Retrieval Augmentation for the Multilingual Generation of News Headlines and Tags

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03776v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 06:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 18:15:59.950004
• Title: XL-HeadTags: Leveraging Multimodal Retrieval Augmentation for the Multilingual Generation of News Headlines and Tags
• Title（参考訳）: XL-HeadTags:ニュース見出しとタグの多言語生成のためのマルチモーダル検索拡張の活用
• Authors: Faisal Tareque Shohan, Mir Tafseer Nayeem, Samsul Islam, Abu Ubaida Akash, Shafiq Joty,
• Abstract要約: 見出しとエンティティ(トピック)タグは、読者にコンテンツが彼らの時間に値するかどうかを判断するために不可欠である。 記事に埋め込まれた画像やキャプションなどの補助情報を利用して関連文の検索を行う。 我々はXL-HeadTagsというデータセットをコンパイルした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.09498276014971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Millions of news articles published online daily can overwhelm readers. Headlines and entity (topic) tags are essential for guiding readers to decide if the content is worth their time. While headline generation has been extensively studied, tag generation remains largely unexplored, yet it offers readers better access to topics of interest. The need for conciseness in capturing readers' attention necessitates improved content selection strategies for identifying salient and relevant segments within lengthy articles, thereby guiding language models effectively. To address this, we propose to leverage auxiliary information such as images and captions embedded in the articles to retrieve relevant sentences and utilize instruction tuning with variations to generate both headlines and tags for news articles in a multilingual context. To make use of the auxiliary information, we have compiled a dataset named XL-HeadTags, which includes 20 languages across 6 diverse language families. Through extensive evaluation, we demonstrate the effectiveness of our plug-and-play multimodal-multilingual retrievers for both tasks. Additionally, we have developed a suite of tools for processing and evaluating multilingual texts, significantly contributing to the research community by enabling more accurate and efficient analysis across languages.
• Abstract（参考訳）: 毎日発行される何百万ものニュース記事が読者を圧倒する可能性がある。 見出しとエンティティ(トピック)タグは、読者にコンテンツが彼らの時間に値するかどうかを判断するために不可欠である。 見出し生成は広く研究されているが、タグ生成はほとんど探索されていない。 読者の注意を捉えるための簡潔さの必要性は、長い記事の中の健全な部分と関連する部分を特定するためのコンテンツ選択戦略の改善を必要としており、それによって言語モデルを効果的に導くことができる。 そこで本稿では,記事に埋め込まれた画像やキャプションなどの補助情報を活用して関連文を検索し,多言語でニュース記事の見出しとタグを生成するために,変化を伴う指導チューニングを活用することを提案する。 補助情報を利用するために、XL-HeadTagsというデータセットをコンパイルした。 広範に評価することで,両タスクに対するプラグ・アンド・プレイマルチモーダル・マルチモーダル・レトリバーの有効性を実証する。 さらに,多言語テキストの処理と評価のためのツールセットを開発し,言語間のより正確かつ効率的な分析を可能にすることにより,研究コミュニティに多大な貢献をしている。

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