論文の概要: OpinioRAG: Towards Generating User-Centric Opinion Highlights from Large-scale Online Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00285v1
• Date: Sat, 30 Aug 2025 00:00:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.16081
• Title: OpinioRAG: Towards Generating User-Centric Opinion Highlights from Large-scale Online Reviews
• Title（参考訳）: OpinioRAG: 大規模オンラインレビューからユーザ中心のオピニオンハイライトの生成に向けて
• Authors: Mir Tafseer Nayeem, Davood Rafiei,
• Abstract要約: 本稿では,大量のユーザレビューから得られた意見ハイライトの問題点について考察する。 既存のメソッドはスケールアップに失敗するか、パーソナライズされたニーズを見落としている汎用的で一大の要約を生成するかのいずれかです。 本稿では,RAGに基づくエビデンス検索とLCMを組み合わせた拡張性のあるトレーニングフリーフレームワークであるOpinioRAGを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.338320566839483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of opinion highlights generation from large volumes of user reviews, often exceeding thousands per entity, where existing methods either fail to scale or produce generic, one-size-fits-all summaries that overlook personalized needs. To tackle this, we introduce OpinioRAG, a scalable, training-free framework that combines RAG-based evidence retrieval with LLMs to efficiently produce tailored summaries. Additionally, we propose novel reference-free verification metrics designed for sentiment-rich domains, where accurately capturing opinions and sentiment alignment is essential. These metrics offer a fine-grained, context-sensitive assessment of factual consistency. To facilitate evaluation, we contribute the first large-scale dataset of long-form user reviews, comprising entities with over a thousand reviews each, paired with unbiased expert summaries and manually annotated queries. Through extensive experiments, we identify key challenges, provide actionable insights into improving systems, pave the way for future research, and position OpinioRAG as a robust framework for generating accurate, relevant, and structured summaries at scale.
• Abstract（参考訳）: 既存の手法がスケールに失敗するか、パーソナライズされたニーズを見落としている汎用的な1サイズ対応の要約を生成できない場合、しばしば1つのエンティティあたり数千を超える大量のユーザレビューから、意見が強調される問題について検討する。 そこで我々は,RAGに基づくエビデンス検索とLCMを組み合わせた,スケーラブルでトレーニング不要なフレームワークであるOpinioRAGを紹介した。 さらに,感情に富む領域を対象とした新たな基準フリーな検証指標を提案し,意見や感情のアライメントを正確に把握することが重要である。 これらの指標は、事実整合性のきめ細かい、文脈に敏感な評価を提供する。 評価を容易にするために,1000以上のレビューを持つエンティティと,偏見のない専門家要約と,手作業による注釈付きクエリからなる,最初の大規模ユーザレビューデータセットをコントリビュートした。 大規模な実験を通じて、重要な課題を特定し、システム改善のための実用的な洞察を提供し、将来の研究の道を開くとともに、OpinioRAGを、正確で関連性があり、構造化された要約を大規模に生成するための堅牢なフレームワークとして位置づける。

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