M2DS|多语言处理数据集|多文档摘要数据集

arXiv2024-07-17 更新2024-07-19 收录

多语言处理

多文档摘要

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资源简介：

M2DS数据集由莫拉图大学计算机科学与工程系的研究团队创建，是全球首个多文档摘要的多语言数据集。该数据集包含从2010年至2023年BBC发布的文章及其摘要，涵盖英语、日语、韩语、泰米尔语和僧伽罗语五种语言，共计18万条数据。数据集的创建过程包括从M3LS数据集中提取链接、手动验证文章质量和相关性等步骤。M2DS数据集旨在促进多语言环境下多文档摘要技术的研究，特别是在低资源语言的处理上，为全球语言多样性的信息处理提供支持。

提供机构：

计算机科学与工程系，莫拉图大学，斯里兰卡

创建时间：

2024-07-17

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

M2DS数据集的构建主要基于BBC新闻文章，涵盖了2010年至2023年期间的五种语言版本。数据集的开发过程首先从M3LS数据集中提取了每种语言的解析文章链接，并利用这些链接收集了BBC新闻文章及其对应的摘要。为了确保数据质量，研究人员对文章和摘要的质量进行了人工评估。随后，通过将原始文章和其相关文章的内容合并，形成了多文档摘要簇，并为每个簇生成了由多个文章摘要拼接而成的摘要。最终，数据集被组织成文档-摘要对，并以Hugging Face DatasetDict格式进行结构化，方便研究人员访问和使用。

使用方法

M2DS数据集的使用方法包括将其用于训练和评估多文档摘要模型。数据集已经被分割成训练集、测试集和验证集，以便于模型训练和评估。研究人员可以利用M2DS数据集来训练和评估他们的模型，并通过与其他现有数据集的比较来评估其性能。此外，M2DS数据集还可以用于研究多语言模型在处理不同语言时的表现，以及探索迁移学习技术在多语言摘要领域的应用。

背景与挑战

背景概述

随着数字化时代的快速发展，人们对于从各种来源中提炼关键信息的简洁信息的需求日益增长。多文档摘要（MDS）领域的研究近年来受到了研究人员的广泛关注，已经开发出涵盖顾客评论、学术论文、医疗和法律文件以及新闻文章等不同领域的多种数据集。然而，这些数据集以英语为中心，导致在当今全球化的数字环境中缺乏多语言数据集。M2DS数据集的创建旨在填补这一空白，它包含了2010-2023年间BBC发表的五种语言的文档-摘要对。该数据集的独特之处在于其多语言特性，为多语言MDS研究提供了宝贵资源。

当前挑战

M2DS数据集的创建面临了多个挑战。首先，现有的MDS数据集大多局限于英语，缺乏对其他语言的覆盖。其次，构建多语言数据集需要考虑不同语言之间的差异，例如平均句子长度、平均词数等，这些差异可能导致直接比较的误导。此外，现有的MDS模型在处理多语言数据时表现不佳，需要进一步研究和改进。M2DS数据集的创建为解决这些挑战提供了新的机遇，但仍然需要更多的研究和创新。

常用场景

经典使用场景

M2DS数据集在多语言多文档摘要任务中具有广泛的应用，其经典的使用场景包括新闻摘要、学术文章摘要、医疗和法律文件摘要等。通过该数据集，研究人员可以训练和评估多语言摘要模型，从而在多语言环境下实现高效的文档摘要。此外，M2DS数据集还可以用于研究不同语言之间的摘要规律和特点，为跨语言摘要任务提供重要参考。

解决学术问题

M2DS数据集解决了当前多语言多文档摘要领域中存在的两个主要问题：一是缺乏多语言数据集，导致模型在多语言环境下表现不佳；二是现有数据集主要关注英语，而忽略了其他语言的摘要需求。M2DS数据集的引入，为多语言多文档摘要研究提供了新的研究方向，有助于推动该领域的发展。

实际应用

M2DS数据集在实际应用场景中具有广泛的应用价值，例如：1) 新闻摘要：为不同语言的新闻平台提供摘要服务，帮助用户快速获取新闻要点；2) 学术文章摘要：为学术研究者提供摘要工具，帮助他们快速了解领域内的最新研究成果；3) 医疗和法律文件摘要：为医疗和法律从业者提供摘要服务，帮助他们快速了解病例和法律法规的要点。M2DS数据集的实际应用，有助于提高信息获取效率，降低信息过载带来的负担。

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