論文の概要: RA-MTR: A Retrieval Augmented Multi-Task Reader based Approach for Inspirational Quote Extraction from Long Documents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12124v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 18:46:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:12:09.833855
- Title: RA-MTR: A Retrieval Augmented Multi-Task Reader based Approach for Inspirational Quote Extraction from Long Documents
- Title（参考訳）: RA-MTR:長期文書からの吸気内容抽出のための検索拡張マルチタスクリーダに基づくアプローチ
- Authors: Sayantan Adak, Animesh Mukherjee,
- Abstract要約: 本稿では,長いテキストから最も関連性の高い引用を抽出することを目的とした,文脈に基づく新しい引用抽出システムを提案する。
まず、ベクトルストアベースの検索器を用いて、この引用抽出を開領域質問応答問題として定式化する。
本稿では,BoW F1スコアの最大5.08%向上を実現し,最先端性能を向上する新しいマルチタスクフレームワークRA-MTRを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.436122513215347
- License:
- Abstract: Inspirational quotes from famous individuals are often used to convey thoughts in news articles, essays, and everyday conversations. In this paper, we propose a novel context-based quote extraction system that aims to extract the most relevant quote from a long text. We formulate this quote extraction as an open domain question answering problem first by employing a vector-store based retriever and then applying a multi-task reader. We curate three context-based quote extraction datasets and introduce a novel multi-task framework RA-MTR that improves the state-of-the-art performance, achieving a maximum improvement of 5.08% in BoW F1-score.
- Abstract（参考訳）: 有名な個人からの感情的な引用は、ニュース記事やエッセイ、日々の会話で思考を伝えるためにしばしば使われる。
本稿では,長いテキストから最も関連性の高い引用を抽出することを目的とした,文脈に基づく新しい引用抽出システムを提案する。
まず、ベクトルストアベースのレトリバーを使用し、次にマルチタスクリーダーを適用することで、この引用抽出をオープンドメイン質問応答問題として定式化する。
3つのコンテキストベースの引用抽出データセットをキュレートし、新しいマルチタスクフレームワークRA-MTRを導入し、最先端の性能を改善し、BoW F1スコアの最大5.08%向上を実現した。
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