Fugu-MT 論文翻訳(概要): ACL-rlg: A Dataset for Reading List Generation

論文の概要: ACL-rlg: A Dataset for Reading List Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15692v1
Date: Mon, 30 Dec 2024 07:48:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-02 06:21:33.338023
Title: ACL-rlg: A Dataset for Reading List Generation
Title（参考訳）: ACL-rlg: リスト生成のためのデータセット
Authors: Julien Aubert-Béduchaud, Florian Boudin, Béatrice Daille, Richard Dufour,
Abstract要約: ACL-rlgは,最大規模のオープンエキスパート注釈付き読解リストデータセットである。従来の学術検索エンジンと索引付け手法は、この課題に対して不十分に機能する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.526112833986183
License:
Abstract: Familiarizing oneself with a new scientific field and its existing literature can be daunting due to the large amount of available articles. Curated lists of academic references, or reading lists, compiled by experts, offer a structured way to gain a comprehensive overview of a domain or a specific scientific challenge. In this work, we introduce ACL-rlg, the largest open expert-annotated reading list dataset. We also provide multiple baselines for evaluating reading list generation and formally define it as a retrieval task. Our qualitative study highlights the fact that traditional scholarly search engines and indexing methods perform poorly on this task, and GPT-4o, despite showing better results, exhibits signs of potential data contamination.
Abstract（参考訳）: 新たな科学分野と既存の文献に慣れ親しみやすいのは、大量の論文があるためである。専門家によって編纂された学術文献の一覧、または読解リストは、ドメインの包括的な概要や特定の科学的課題を得るための構造化された方法を提供する。本稿では,ACL-rlgについて紹介する。また、読み出しリストの生成を評価するための複数のベースラインを提供し、それを検索タスクとして正式に定義する。我々の定性的な研究は、従来の学術検索エンジンと索引付け手法が、このタスクでうまく機能しないという事実を強調しており、GPT-4oは、より良い結果を示すにもかかわらず、潜在的なデータ汚染の兆候を示している。

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