論文の概要: RoLargeSum: A Large Dialect-Aware Romanian News Dataset for Summary, Headline, and Keyword Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11317v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 21:27:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:40.235513
• Title: RoLargeSum: A Large Dialect-Aware Romanian News Dataset for Summary, Headline, and Keyword Generation
• Title（参考訳）: RoLargeSum: 概要、見出し、キーワード生成のためのルーマニア語ニュースデータセット
• Authors: Andrei-Marius Avram, Mircea Timpuriu, Andreea Iuga, Vlad-Cristian Matei, Iulian-Marius Tăiatu, Tudor Găină, Dumitru-Clementin Cercel, Florin Pop, Mihaela-Claudia Cercel,
• Abstract要約: RoLargeSumはルーマニア語のための新しい大規模要約データセットである。 ルーマニアとモルドバ共和国の様々な公開ニュースサイトからクロールされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3577273565334522
• License:
• Abstract: Using supervised automatic summarisation methods requires sufficient corpora that include pairs of documents and their summaries. Similarly to many tasks in natural language processing, most of the datasets available for summarization are in English, posing challenges for developing summarization models in other languages. Thus, in this work, we introduce RoLargeSum, a novel large-scale summarization dataset for the Romanian language crawled from various publicly available news websites from Romania and the Republic of Moldova that were thoroughly cleaned to ensure a high-quality standard. RoLargeSum contains more than 615K news articles, together with their summaries, as well as their headlines, keywords, dialect, and other metadata that we found on the targeted websites. We further evaluated the performance of several BART variants and open-source large language models on RoLargeSum for benchmarking purposes. We manually evaluated the results of the best-performing system to gain insight into the potential pitfalls of this data set and future development.
• Abstract（参考訳）: 教師付き自動要約手法を使用するには、文書と要約のペアを含む十分なコーパスが必要である。 自然言語処理における多くのタスクと同様に、要約に利用可能なデータセットのほとんどは英語であり、他の言語で要約モデルを開発する上での課題を提起している。 そこで本研究では,ルーマニアとモルドバ共和国の様々な公開ニュースサイトから収集した,ルーマニア語のための新しい大規模要約データセットであるRoLargeSumを紹介した。 RoLargeSumには615万件以上のニュース記事と要約、見出し、キーワード、方言、その他のメタデータが含まれている。 さらに、ベンチマーク目的のRoLargeSum上で、いくつかのBART変種およびオープンソースの大言語モデルの性能を評価した。 我々は,このデータセットの潜在的な落とし穴と今後の開発に関する洞察を得るために,最高のパフォーマンスシステムの結果を手作業で評価した。

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