Emergent Events: Wikipedia Generation Study

Core Concepts

Generating full-length Wikipedia articles for emergent events using retrieval-based methods is challenging but crucial.

Abstract

本研究旨在通过检索方法生成紧急事件的完整维基百科文章。研究提出了新的任务，创建了一个新的基准数据集WikiGenBen，包括309个紧急事件的相关文档，并引入了全面评估指标来衡量生成流畅、信息丰富和忠实的维基百科文件。实验结果表明，在保持信息丰富性和忠实性方面存在复杂的平衡。此外，强调了通过任务分割方法来进一步提高性能的必要性。

Stats

309個緊急事件相關文檔組成WikiGenBen數據集。
使用GPT-3.5進行生成，Fluent Score達到4.31。
搜索引擎檢索相關文檔效果優於人工編輯提供的文檔。

Quotes

"Generating full-length Wikipedia articles for emergent events using input retrieved from web sources is crucial in today's fast-paced world."
"In this paper, a new benchmark WikiGenBen is introduced, consisting of 309 events paired with their corresponding retrieved web pages for generating evidence."
"Our experiments shed light on the intricate balance between various metrics, highlighting the task’s complexity."

Key Insights Distilled From

Retrieval-based Full-length Wikipedia Generation for Emergent Events

by Jiebin Zhang... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18264.pdf

Deeper Inquiries

如何确保生成的维基百科文章既信息丰富又忠实？

在确保生成的维基百科文章既信息丰富又忠实方面，可以采取以下策略：

检查引用和支持：通过使用相关文档作为参考，并利用模型来验证所生成内容是否得到了正确引用和支持。这有助于确保所呈现的信息是准确和可信赖的。

多样化评估指标：除了传统的n-gram度量外，还可以结合其他评估指标如BLEU、METEOR、ROUGE等来全面评估生成内容的质量。这种多角度分析有助于更好地衡量信息覆盖范围和准确性。

任务分割与专业化：将任务划分为不同部分并专门处理每个部分，以便更集中地关注特定主题，并提高内容一致性。这种方法有助于避免冗余并增强文章整体连贯性。

结构化生成流程：采用“Retrieve-Plan-Retrieve-Read”框架，在每个章节内进行检索和阅读操作，以产生更加聚焦而相关的内容。这种结构化方法能够有效提升文章质量。

后期编辑策略：对生成结果进行审查和修订，特别是针对可能存在错误或不准确之处进行进一步优化。通过人工干预或自动校正机制来改善最终输出结果。