論文の概要: Parameterized Synthetic Text Generation with SimpleStories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09184v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 11:44:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 09:13:57.658085
• Title: Parameterized Synthetic Text Generation with SimpleStories
• Title（参考訳）: SimpleStories を用いたパラメタライズド合成テキスト生成
• Authors: Lennart Finke, Thomas Dooms, Mat Allen, Juan Diego Rodriguez, Noa Nabeshima, Dan Braun,
• Abstract要約: 本稿では,英語と日本語のそれぞれに200万の物語からなる,単純な言語による大規模な合成物語データセットを提案する。 提案手法では,複数の抽象化レベルの特徴を持つプロンプトのパラメトリゼーションを用いて,物語の特徴を体系的に制御することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1160256362224616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SimpleStories, a large synthetic story dataset in simple language, consisting of 2 million stories each in English and Japanese. Our method employs parametrization of prompts with features at multiple levels of abstraction, allowing for systematic control over story characteristics to ensure broad syntactic and semantic diversity. Building on and addressing limitations in the TinyStories dataset, our approach demonstrates that simplicity and variety can be achieved simultaneously in synthetic text generation at scale.
• Abstract（参考訳）: 英語と日本語のそれぞれに200万のストーリーからなる,シンプルな言語による大規模な合成物語データセットであるSimpleStoriesを提示する。 提案手法では,複数レベルの抽象的な特徴を持つプロンプトのパラメトリゼーションを用いて,物語の特徴を体系的に制御することで,幅広い構文的・意味的多様性を確保できる。 提案手法は,TinyStoriesデータセットの制約の構築と対処を目的として,大規模に合成テキスト生成を行う場合に,シンプルさと多様性を同時に実現できることを実証する。

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