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WebCiteS: Attributed Query-Focused Summarization on Chinese Web Search Results with Citations


Core Concepts
Die Studie präsentiert WebCiteS, ein chinesisches Datenset für die Attribution in großen Sprachmodellen, das die Herausforderungen bei der korrekten Zitierung von Quellen aufzeigt.
Abstract
Die Studie formuliert die Aufgabe der attribuierten, auf Anfragen fokussierten Zusammenfassung (AQFS). WebCiteS bietet ein wertvolles Ressource für das Training und die Bewertung von Modellen. Die Studie hebt die Schwierigkeiten bei der korrekten Zitierung von Quellen in großen Sprachmodellen hervor. Eine umfassende Bewertung von Open-Source- und proprietären Modellen auf WebCiteS zeigt die Herausforderungen bei der korrekten Zitierung von Quellen auf.
Stats
WebCiteS bietet 7k menschenannotierte Zusammenfassungen mit Zitaten. Die Top-Modelle erreichen eine Zitiergenauigkeit von 76.1%. Modelle haben Schwierigkeiten, Quellen korrekt zu zitieren, insbesondere bei längeren Webseiteninhalten.
Quotes

Key Insights Distilled From

by Haolin Deng,... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01774.pdf
WebCiteS

Deeper Inquiries

Wie können Modelle verbessert werden, um Quellen korrekt zu zitieren?

Um die Fähigkeit von Modellen zur korrekten Zitierung von Quellen zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden: Feinabstimmung auf Attribution: Modelle können speziell auf die Aufgabe der Attribution trainiert werden, um die Genauigkeit bei der Zitierung von Quellen zu erhöhen. Durch das Einbeziehen von Trainingsdaten, die sich auf die korrekte Zitierung konzentrieren, können Modelle lernen, relevante Informationen aus externen Quellen zu extrahieren und angemessen zu zitieren. Integration von Claim-Split-Modellen: Die Verwendung von Claim-Split-Modellen, die Sätze in Sub-Claims aufteilen, kann dazu beitragen, dass Modelle partielle Unterstützung besser erkennen und die Zitierung entsprechend anpassen. Durch die feinere Aufschlüsselung von Sätzen können Modelle präziser auf die unterstützenden Beweise verweisen. Verbesserung der NLI-Modelle: Die Leistung von Natural Language Inference (NLI)-Modellen, die die Entailment-Beziehungen zwischen Sätzen bewerten, kann entscheidend sein, um die Genauigkeit der Zitierungen zu gewährleisten. Durch die Verwendung von hochwertigen NLI-Modellen können Modelle besser beurteilen, ob die generierten Sätze durch die zitierten Quellen gestützt werden. Berücksichtigung von Kontext und Dokumentenqualität: Modelle sollten in der Lage sein, den Kontext angemessen zu berücksichtigen und die Qualität der zitierten Dokumente zu bewerten. Eine sorgfältige Auswahl und Bewertung der Quellen kann dazu beitragen, dass Modelle genaue und verlässliche Zitate generieren.

Welche Auswirkungen hat die Verwendung von langen Webseiteninhalten auf die Attribution in großen Sprachmodellen?

Die Verwendung von langen Webseiteninhalten kann verschiedene Auswirkungen auf die Attribution in großen Sprachmodellen haben: Herausforderungen bei der Informationsverarbeitung: Lange Webseiteninhalte können eine Vielzahl von Informationen enthalten, die von Modellen verarbeitet werden müssen. Dies kann zu Schwierigkeiten führen, relevante Informationen zu extrahieren und angemessen zu zitieren. Komplexität der Zitierung: Bei längeren Inhalten kann es schwieriger sein, die genauen Stellen zu identifizieren, die als Quellen für die generierten Sätze dienen. Dies kann zu Herausforderungen bei der genauen Zitierung führen und die Attribution in großen Sprachmodellen beeinträchtigen. Notwendigkeit der Feinabstimmung: Um mit langen Webseiteninhalten umzugehen, müssen Modelle möglicherweise speziell auf diese Art von Eingaben feinabgestimmt werden. Die Anpassung an die Komplexität und Vielfalt langer Inhalte kann dazu beitragen, die Attribution in großen Sprachmodellen zu verbessern. Genauigkeit und Vollständigkeit der Zitate: Die Verwendung langer Webseiteninhalte kann die Anforderungen an die Genauigkeit und Vollständigkeit der Zitate erhöhen. Modelle müssen in der Lage sein, präzise auf die relevanten Informationen zu verweisen und sicherzustellen, dass alle unterstützenden Quellen angemessen zitiert werden.

Welche Rolle spielt die Attribution in der Glaubwürdigkeit von generierten Texten?

Die Attribution spielt eine entscheidende Rolle bei der Glaubwürdigkeit von generierten Texten aus verschiedenen Gründen: Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Durch die korrekte Zitierung von Quellen können Leser die Herkunft der Informationen nachvollziehen und überprüfen. Dies trägt zur Transparenz des generierten Textes bei und stärkt die Glaubwürdigkeit. Vermeidung von Plagiaten: Eine korrekte Attribution hilft dabei, Plagiate zu vermeiden und sicherzustellen, dass die verwendeten Informationen ordnungsgemäß zitiert werden. Dies ist entscheidend für die Integrität und Glaubwürdigkeit des Textes. Vertrauensbildung: Indem Quellen ordnungsgemäß zitiert werden, bauen generierte Texte Vertrauen bei den Lesern auf. Die klare Angabe von Referenzen und die Nachverfolgbarkeit der Informationen tragen dazu bei, die Glaubwürdigkeit des Textes zu stärken. Qualitätsbewertung: Die Attribution ermöglicht es Lesern und Experten, die Qualität und Zuverlässigkeit von generierten Texten zu bewerten. Durch die genaue Zitierung von Quellen können Leser die Richtigkeit und Verlässlichkeit der Informationen einschätzen.
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