論文の概要: LightPAL: Lightweight Passage Retrieval for Open Domain Multi-Document Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12494v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 08:09:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:33.800668
• Title: LightPAL: Lightweight Passage Retrieval for Open Domain Multi-Document Summarization
• Title（参考訳）: LightPAL: オープンドメインマルチドキュメント要約のための軽量パス検索
• Authors: Masafumi Enomoto, Kunihiro Takeoka, Kosuke Akimoto, Kiril Gashteovski, Masafumi Oyamada,
• Abstract要約: Open-Domain Multi-Document Summarization (ODMDS)は、ユーザクエリに応答して巨大なドキュメントコレクションから要約を生成するタスクである。 ODMDSタスクのオープンエンドクエリでは、従来の検索列サマリズアプローチは不足している。 ODMDSの軽量パス検索手法であるLightPALを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.739781953744606
• License:
• Abstract: Open-Domain Multi-Document Summarization (ODMDS) is the task of generating summaries from large document collections in response to user queries. This task is crucial for efficiently addressing diverse information needs from users. Traditional retrieve-then-summarize approaches fall short for open-ended queries in ODMDS tasks. These queries often require broader context than initially retrieved passages provide, making it challenging to retrieve all relevant information in a single search. While iterative retrieval methods has been explored for multi-hop question answering (MQA), it's impractical for ODMDS due to high latency from repeated LLM inference. Accordingly, we propose LightPAL, a lightweight passage retrieval method for ODMDS. LightPAL leverages an LLM to pre-construct a graph representing passage relationships, then employs random walk during retrieval, avoiding iterative LLM inference. Experiments demonstrate that LightPAL outperforms naive sparse and pre-trained dense retrievers in both retrieval and summarization metrics, while achieving higher efficiency compared to iterative MQA approaches.
• Abstract（参考訳）: Open-Domain Multi-Document Summarization (ODMDS)は、ユーザクエリに応答して巨大なドキュメントコレクションから要約を生成するタスクである。 このタスクは、ユーザからの多様な情報ニーズに効率的に対処するために不可欠である。 ODMDSタスクのオープンエンドクエリでは、従来の検索列サマリズアプローチは不足している。 これらのクエリは、最初に検索されたパスよりも広いコンテキストを必要とすることが多く、単一の検索ですべての関連する情報を検索することは困難である。 マルチホップ質問応答 (MQA) に対して反復的検索手法が検討されているが, 繰り返しLLM推論の遅延が大きいため, ODMDS では現実的ではない。 そこで本研究では,ODMDSの軽量パス検索手法であるLightPALを提案する。 LightPAL は LLM を利用してパス関係を表すグラフを事前構築し、検索中にランダムウォークを使用し、反復的な LLM 推論を避ける。 実験により,LightPALは検索と要約の両指標において,スパースと事前学習された高密度検索器より優れており,MQAの反復手法と比較して高い効率性を実現していることが示された。

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